*/ public class Test { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark对普通List的reduce操作 JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext()); List...
spark.yarn.executor.memoryOverhead设置的内存默认为executor.memory的0.1倍,最低384M,这个始终存在的,在采用yarn时,这块内存是包含在申请的容器内的,即申请容器大小大于spark.executor.memory+spark.yarn.executor.memoryOverhead。 而通过spark.memory.offHeap.enable/size申请的内存不在JVM内,Spark利用TungSten技术直接...
import org.apache.spark.sql.SparkSession object ExceptionHandlingTest { def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder .appName("ExceptionHandlingTest") .getOrCreate() //将0~defaultParallelism数组转为RDD数据集,再遍历 spark.sparkContext.parallelize(0 until spark.sparkContext.de...
由于之前对spark的API使用过,知道API中的sortByKey()可以自定义排序规则,通过实现自定义的排序规则来实现二次排序。 这里为了说明问题,举了一个简单的例子,key是由两部分组成的,我们这里按key的第一部分的降序排,key的第二部分升序排,具体如下: 1JavaSparkContext javaSparkContext =newJavaSparkContext(sparkConf)...
【大数据】Spark算子之SortByKey No.1 简单排序 在Spark中,进行简单排序一般使用SortByKey算子,比如: RangePartitioner是如何进行数据分片的? RangePartitioner主要是将依赖的父RDD的数据划分成不同的范围,而且这些不同的范围是有序,范围的数据的无序的。 RangePartitioner:...
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql.sources.In; import scala.Tuple2; public class SparkCombineByKeyJava { public static void main(String[] args){ SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkCombineByKeyJava"); ...
Spark 的transformation和action操作 1.前言: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合、支持多种来源、有容错机制、可以被缓存、支持并行操作,一个RDD代表多个分区里的数据集 RDD有两种操作算子: Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住了数据集的逻辑...
spark RDD算子(六)之键值对聚合操作reduceByKey,foldByKey,排序操作sortByKey reduceByKey 接收一个函数,按照相同的key进行reduce操作,类似于scala的reduce的操作 scala版本 我们可以看出,他是通过相同的key来对后面的value进行操作。 我们再次举例 单词计数 依旧使用E:\Ideal\sparkdemo1\in\sample.txt中的文件,...
sortByKey函数是Spark中的一个操作,它可以对键值对RDD中的键进行排序。 使用sortByKey函数的语法如下: val sortedRDD = pairRDD.sortByKey([ascending: Boolean], [numPartitions: Int]) 复制代码 参数说明: ascending:可选参数,表示是否按升序排序,默认为true。 numPartitions:可选参数,表示输出的RDD的分区数,...
一般情况下,spark内置的python的版本是2的版本,现在我想把python的版本切换成3的版本,步骤如下(前提是所有节点都已经安装好python3) 1.修改spark-env.sh文件,在末尾添加export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3 2.把修改后的spark-env.sh分发到其他子节点的spark安装包下的conf目录下 3.修改spark安装包b...虚拟...