Spark中有两种Shuffle类型,HashShuffle和SortShuffle,Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner,在2.0以后 弃用 Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是RangePartitioner。 SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不同: 1、SortShuffleManager会对每个reduce task要处理的数据,进行排序(默认的)。 2、SortShuffle...
name,array_sort(t1.courses) as courses from ( select name,array_agg(courses) as courses from students group by name ) as t1 t1的数据是: namecourses Charlie ["Math","Art"] Bob ["English","History","Art"] Alice ["Math","Science"] Emma ["Math","English","Science"] David ["...
SparkSQL对两张大表join采用了全新的算法-sort-merge join,如下图所示,整个过程分为三个步骤: shuffle阶段:将两张大表根据join key进行重新分区,两张表数据会分布到整个集群,以便分布式并行处理; sort阶段:对单个分区节点的两表数据,分别进行排序; merge阶段:对排好序的两张分区表数据执行join操作。join操作很简单...
另外值得注意的一点时,其存储底层LongArray只有一部分内存实际被存储使用,另外一部分是给排序预留的,预留的空间比例是1/2(Radix Sort)或者1/3(Tim Sort)。 UnsafeExternalSorter 首先,这是一个可以独立申请内存(当然也包括释放内存和spill到磁盘)的MemoryConsumer。有一个链表用来保存其使用到的MemoryBlock (allocatedPa...
下图说明了普通的SortShuffleManager的原理。在该模式下,数据会先写入一个内存数据结构中,此时根据不同的shuffle算子,可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子,那么会选用Map数据结构,一边通过Map进行聚合,一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle算子,那么会选用Array数据结构,直接写入内存。接...
// 创建SparkConf对象。val conf =newSparkConf().setMaster(...).setAppName(...)// 设置序列化器为KryoSerializer。conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")// 注册要序列化的自定义类型。conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2])) ...
下图说明了普通的SortShuffleManager的原理。在该模式下,数据会先写入一个内存数据结构中,此时根据不同的shuffle算子,可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子,那么会选用Map数据结构,一边通过Map进行聚合,一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle算子,那么会选用Array数据结构,直接写入内存。接...
def main (args:Array [String]): Unit = { //setMaster("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序,使用 9 个线程。local[*] 表示使用所有可用的处理器核心。 //这种模式通常用于本地测试和开发。 val conf = new SparkConf ().setAppName ("Word Count").setMaster("local[9]"); ...
val fields: Array[String]= line.split(",")//拿到每个属性val name = fields(0) val age= fields(1).toInt val weight= fields(2).toInt//元组输出(name, age, weight) })//5.模式匹配方式进行排序val sorted = grdd2.sortBy(s =>Girl2(s._1, s._2, s._3)) ...
def main(args: Array[String]): Unit={ val conf=newSparkConf().setAppName("CustomSort1").setMaster("local[*]") val sc=newSparkContext(conf)//排序规则:首先按照颜值的降序,如果颜值相等,再按照年龄的升序val users= Array("laoduan 30 99", "laozhao 29 9999", "laozhang 28 98", "laoyang...