spark sortbykey原理 本节主要讲一些spark自带的example,学习example程序,是提升spark编程能力不错的学习方式. BroadcastTest BroadcastTest.scala源码如下 object BroadcastTest { def main(args: Array[String]) { //广播变量块的大小 val blockSize = if (args.length > 2) args(2) else "4096" val spark =...
RDD宽窄依赖: 宽依赖:(一对多,多对多)shuffer 过程中通过 partition 函数,将父 RDD 每个分区 key 的不同记录分发的不同的子 RDD 中 ,groupbykey ,reducerbykey 窄依赖:(一对一,多对一)父 RDD 与子 RDD 分区关系, map ,filter、union spark MR shuffer区别 MR map的shuffle 读取的数据会放到环形缓存区,然...
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统 在Spark 中,sortBy 函数用于对集合中的元素进行排序。其原理如下: 首先,sortBy 函数会将输入的数据集(RDD、DataFrame 或 Dataset)按照指定的排序键(key)进行分区。分区是将数据集划分为若干个较小的子集,每个子集包含相同或相似的分区键值。 对于每个分区...
numPartitions).values，在sortByKey之后，最后调用了.values。源码.values里面是def values: RDD[V] =...
sortByKey(false).take(1).get(0)._2; // 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key,形成独立的RDD。 JavaPairRDD<Long, String> skewedRDD = rdd1.filter( new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Boolean call(Tuple2<Long, ...
sortByKey/sortBy:作用在K、V格式的RDD上,对key进行升序或者降序 Action行动算子: Transformation类算子是延迟执行的,是由Action类算子触发执行的。一个application应用程序中有几个Action类算子,就有几个job执行。 count:返回数据集中的元素数,会在计算结果完成后回收到Driver端 take:返回一个包含数据集前n个元素的...
根据单词进行reduce,会执行shuffle操作var rdd3:RDD[(String,Int)] = rdd2.reduceByKey(_+_)//7.根据单词量排序var rdd4:RDD[(String,Int)] = rdd3.sortBy(_._2,false)//8.rdd的记录转成list发给driver,是一个action算子var result:Array[(String,Int)] =rdd4.collect()//还可以 rdd4.saveAs...
8. sortBy:该操作用于排序数据。在排序之前,可以将数据通过f函数进行处理,之后按照f函数处理 的结果进行排序,默认为升序排列 双Value类型算子补充: 1. intersection:对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD 2. union:对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD ...
一、Shuffle原理 当使⽤reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作的时候,会发⽣shuffle操作。Spark在DAG调度阶段将job划分成多个stage,上游stage做map操作,下游stage做reduce操作,其本质还是MR计算架 构。Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁,它将map的输出对应到reduce的输⼊,这...