sort_by_key<K, F>(&mut self, f: F) where F: FnMut(&T) -> K, K: Ord, 使用键提取函数对切片进行排序。 这种排序是稳定的(即不重新排序相等的元素)和 O(m * n * log(n)) 最坏情况,其中关键函数是 O(m)。 对于昂贵的键函数(例如,不是简单属性访问或基本操作的函数), sort_by_cached...
keys_first, keys_last); if (SORT_ITEMS::value) { // sort_by_key和stable_s...
defsortByKey(comp: Comparator[K], ascending: Boolean): JavaPairRDD[K, V] = { implicit val ordering = comp// Allow implicit conversion of Comparator to Ordering. fromRDD(new OrderedRDDFunctions[K, V, (K, V)](rdd).sortByKey(ascending)) } 其实在OrderedRDDFunctions类中有个变量ordering它是...
}).combineByKey(value =>(value,1),(x:(Int,Int),y)=>(x._1+y,x._2+1),(x:(Int,Int),y:(Int,Int))=>(x._1+y._1,x._2+y._2) ).map(x=>(x._1,x._2._1/x._2._2)) //按照名字排序,顺序 result.sortByKey(true).foreach(println) //按照名字排序,倒序 result.sortBy...
spark sortbykey 内存溢出 spark堆外内存溢出 这次一起分析下spark应用运行期间的内存情况。 1. 概述 Spark应用在yarn运行模式下,其以Executor Container的形式存在,container能申请到的最大内存受yarn.scheduler.maximum-allocation-mb限制。下面说的大部分内容其实与yarn等没有多少直接关系,知识均为通用的。
这是因为sortByKey是个宽依赖算子,发生shuffle,shuffle的过程是上游stage把rdd的数据写出到临时文件里,再由下游stage去读取。sparkContext的生命周期里,这些临时文件(中间结果)一直存在,所以在下一个job触发的时候,根据rdd的依赖会找到这些临时文件,从而起到了“缓存”的作用。
Pair RDD的sortByKey函数作用于Key-Value形式的RDD,并对Key进行排序。该函数返回的RDD一定是ShuffledRDD类型的,因为对源RDD进行排序,必须进行Shuffle操作,而Shuffle操作的结果RDD就是ShuffledRDD。 其实这个函数的实现很优雅,里面用到了RangePartitioner,它可以使得相应的范围key数据分到同一个partition中,然后内部用到了ma...
3. groupBy/reduceByKey 之后分区数量变化 4. sortByKey 之后分区数量变化 以下调试基于 jdk1.8 + scala2.12 + spark3.0.0 1. java.lang.ArrayStoreException: com.hello.world.domain.Task at scala.runtime.ScalaRunTime$.array_update(ScalaRunTime.scala:75) ...
O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的...
SortByKey 从名字就能看到,是将Key排序用的。如一个PariRDD-["A":1, "C":4, "B":3, "B":5],按Key排序的话就是A、B、C。注意,这个方法只是对Key进行排序,value不排序。 上代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 /** * 用于对pairRDD按照key进行排序 * @author wuweifeng wrot...