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最新推荐文章于 2025-09-01 17:05:41 发布
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#rdd #dataframe #分区数

本文精选自董可伦的高质量技术文章，深入探讨了信息技术领域的关键话题，涵盖了从编程语言到开发工具，再到人工智能和大数据的广泛内容，为读者提供了全面的技术视角。
Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
08-14 1万+
我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言 熟悉Spark的分区对于Spark性能调优很重要，本文总结Spark通过各种函数创建RDD、DataFrame时默认的分区数，其中主要和sc.defaultParallelism、sc.defaultMinPartitions以及HDFS文件的Block数......
RDD、DataFrame、Dataset的区别与联系（详细）
lukabruce的博客
07-09 2675
【转自：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html】在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如m...
DataFrame对比RDD
bandi4506的博客
03-30 145
RDD里面Person看不到具体的内容哦，DataFrame可以看到name age height， 这样，DataFrame就可以做更多的优化。 RDD： java/scala ==> jvm python ==> python runtime DataFrame: java/scala/python ==> Logic Plan 转载于:htt...
PySaprk 将 DataFrame 数据保存为 Hive 分区表
XnCSD的博客
06-28 7481
PySaprk 将 DataFrame 数据保存为 Hive 分区表 创建 SparkSession from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().appName('test_app').getOrCreate() sc = spark.sparkContext hc =...
如何定义DataFrame的分区？
OH LEI``
11-17 2613
SPARK-22614公开了范围分区 Spark> = 2.3.0 val partitionedByRange = df.repartitionByRange(42, $"k") partitionedByRange.explain // == Parsed Logical Plan == // 'RepartitionByExpression ['k ASC NULLS FIRS...
【Pyspark】DataFrame存为hive表及hive表的查询方式
J小白的博客
06-12 3755
使用Pyspark训练模型后，经常要将模型的训练结果输出为hive表，这篇博文就介绍如何将dataframe数据存为hive表。 想把DataFrame数据存为hive数据，就需要用到HiveContext，下面看下如何使用： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from pyspark.sql import Row from pyspark.ml.linalg import Vectors import numpy as...
Spark性能优化 -- > Spark SQL、DataFrame、Dataset
村头陶员外的博客
01-31 1565
博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！ 本博文将详细分析和总结Spark SQL及其DataFrame、Dataset的相关原理和优化过程。 Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中 具有 大规模关系查询的结构化数据处理 模块。spark sql支持大规模的分布式内存计算，并且模糊了RD...
Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）
朝花&夕拾
06-25 1181
RDD 基本简介(上)
智能分析平台架构选型：Flink vs Spark，到底该选谁？（性能报告）
最新发布
AI天才研究院
09-01 697
紧接着，便是本文的核心部分——性能深度对比与测试报告，我们将设计多组实验，模拟不同数据量、不同计算复杂度、不同状态大小的场景，量化评估两者的性能表现。最后，我们将基于理论分析和实测数据，给出针对性的场景化选型建议和未来展望。Spark 的窗口计算在微批模型下，其触发频率和计算粒度与 Flink 的事件驱动模型有所不同，可能导致更高的延迟或在特定窗口配置下的额外开销。Spark 的 lineage 机制在某些简单场景下恢复轻量，但在复杂依赖和大状态下，Flink 的快照机制通常能提供更稳定和高效的容错保障。
Python- 分区判断的写法及其5种优化方法
Zstarling的博客
02-08 1397
执行以上代码，分别使用了 pd.cut()，np.where()，np.select() 和 apply() 这些方法来统计 col1一列分组后的数据量，各方法的返回值 count1、count2、count3、count4 分别储存在 DataFrame 中。有存在随机的10000个数据，请用Python将判断每个数在哪个区间，并输出，区间分为，小于0，0到50,50到100,100 到1000，1000以上。是Python内置函数，可以用于在遍历一个可迭代的对象时，同时返回一个计数和相应的值。
RDD 与 DataFrame原理-区别-操作详解
沈春旭的博客
08-06 2835
1. RDD原理及操作 RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。RDD内部可以有许多分区(partitions)，每个分区又拥有大量的记录(records)。RDD具有五大特征： dependencies:建立RDD的依赖关系，主要RDD之间是宽窄依赖的关系，具有窄依...
Spark DataFrame重新分区
onway_goahead的博客
07-06 2131
spark理论
dataframe获取分区个数及每个分区的内容
盛源的博客
04-19 3172
1 dataframe获取分区个数 val df = spark.sparkContext.makeRDD(1.to(100), 4).toDF("id") val partition_num=df.rdd.partitions.length println(partition_num) 2 dataframe获取每个分区的内容 // 构造测试数据 val df = spark.s...
spark dataframe API 整理
ZhanYunQI的博客
04-27 4218
1，从列表中创建dataframe    列表的每一个元素转换成Row对象，利用parallelize()函数将列表转换成RDD，toDF()函数将RDD转换成dataframe    from pyspark.sql import Row    l=[Row(name='jack',age=10),Row(name='lucy',age=12)]    df=sc.parallelize
Spark RDD 分区数详解
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小江专栏
10-10 1万+
基础知识 spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2 当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值： 1、本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：     spark-shell       spark.default.parallelism = 1     s
spark 将dataframe 数据写入hive分区表
sun_duoLong的博客
07-20 1万+
DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame数据写入到hive表中 从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(table...
spark 将dataframe数据写入Hive分区表
weixin_33939843的博客
04-20 2262
从spark1.2 到spark1.3，spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame，DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变，同时提供了更多好用且方便的API。DataFrame将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库，insertInto没有指定数据库的参数，本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中，仅供参考。1、将DataFra...
Spark创建RDD、DataFrame分区优化：默认值与调优策略
创建RDD和DataFrame时，默认分区数是决定数据并行处理的关键因素。本文主要讨论以下几个关键点： 1. **sc.defaultParallelism**：这是SparkContext中的一个属性，表示默认的并发任务数。在大部分情况下，它的值会被...
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