Spark学习中，遇到了无法使用partitionBy()方法的问题

最新推荐文章于 2023-08-16 14:35:13 发布
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分类专栏： 错误处理 文章标签： spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Little_FF/article/details/89002425
本文探讨了在Spark中使用partitionBy()方法时遇到的问题及其解决办法。通过一个具体示例，作者展示了如何确保RDD数据结构正确以支持该方法的应用，并解释了partitionBy()作为PairRDDFunctions的一部分，仅适用于键值对类型的RDD。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Spark学习中，遇到了无法使用partitionBy()方法的问题，idea无提示，显示没有此方法，

解决过程，

    val rdd3 = rdd2.map(t => {
      val url = t._1
      val host = new URL(url).getHost
      (host, (url, t._2))
    })

其中 (host, (url, t._2))被我写成了(host, url, t._2)，而partitionBy()是PairRDDFunctions的方法，只适用于【k,v】类型的rdd

/**
 * Extra functions available on RDDs of (key, value) pairs through an implicit conversion.
 */
class PairRDDFunctions[K, V](self: RDD[(K, V)])
    (implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null)
  extends Logging with Serializable {
Spark学习之路 （八）SparkCore的调优之开发调优
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-12 556
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而
Spark学习之路 （三）Spark之RDD
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02-12 754
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 目录 一、RDD的概述 1.1　什么是RDD？ 1.2　RDD的属性 1.3　WordCount粗图解RDD 二、RDD的创建方式 2.1　通过读取文件生成的 2.2　通过并行化的方式创建RDD 2.3　其他方式 三、RDD编程API 3.1　Transformation 3.2　Action 3.3　Spark WordCount代码编写 3.4　WordCount执行过程图 四、RDD的宽依赖和窄依赖 4.1　R
Spark大数据处理学习笔记3.3 掌握RDD分区
qq_62847100的博客
05-08 533
在有些情况下，使用Spark自带的分区器满足不了特定的需求。例如，某学生有以下3科成绩数据：科目成绩chinese98math88english96chinese89math96english67chinese88math78english89现需要将每一科成绩单独分配到一个分区中，然后将3科成绩输出到HDFS的指定目录（每个分区对应一个结果文件），此时就需要对数据进行自定义分区。在net.zhj.rdd.day04中创建SubjectPartitioner类/**
spark并行度(parallelism)和分区(partition)未生效的问题
korry24的博客
04-20 1596
spark的并行度对spark的性能是又很大的影响的，spark任务能快速计算主要就是因为内存计算和并行计算。对于并行计算，我们就要涉及到并行度的问题，那并行度跟什么有关系呢？
partition by ORDER BY 总是报错
hamiwang的博客
04-27 1113
我caccacacaaacacacacaacacacacacacac 一个bug搞一天 ，外加一个熬夜，整个csdn都没有将这个的 。终于被我解决了，我真的崩溃了！！！！！！！！！！！ 因为我的MySQL是57的，8才支持窗口函数 、，要重装！！！！！！！！ 一天天的真的好烦 ...
Spark Sql 分区损坏的问题解决
cff603的专栏
06-04 1618
Spark查询分区表 spark-sql -e "SELECT * FROM td_fixed_http_flow WHERE dt = '2018-12-02' AND HOUR = '16' ；" 出现异常： Caused by: java.io.FileNotFoundException: File hdfs://rzx121:8020/apps/hive/wareh...
Spark partitionBy
qq_43192537的博客
11-29 787
Spark partitionBy
1. spark源码学习分享：reduceByKey
那个番薯
12-03 5353
前置  （已经了解的看官可以跳过第0章） spark的rdd支持两种类型的操作，分别是transformation和action操作。简单来说，transformation操作就是通过现有的rdd作一些变换之后得到一个新的rdd（例如map操作）；action操作则是在rdd上作一些计算，然后将结果返回给drvier（例如reduce操作）。具体哪些操作属于transformation，哪些操作
【Spark重点难点08】Spark3.0中的AQE和DPP小总结
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
12-21 2220
点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜本文已加入「大数据成神之路PDF版」提供下载。后台回复：「PDF」即可获取。更多PDF下载可以参考：《重磅,大数据成神之路PDF...
Spark学习笔记—Spark工作机制
Mr_zhujin的博客
02-18 1099
一.Spark执行机制 1.执行机制总览 Spark应用提交后经历一系列转变，最后成为task在各个节点上执行。 RDD的Action算子触发job的提交，提交到Spark的Job生成RDD DAG，由DAGScheduler转换为Stage DAG，每个Stage中产生相应的Task集合，TaskScheduler将任务分发到Executor执行。每个任务对应的数据块，使用用户定义的函数进行处...
spark分区（partitionby方法）基于词频统计
惊鸿的博客
05-25 684
spark分区（partiionby方法）为什么要定义分区?定义分区类继承的类重写的方法项目结构源数据主程序partition类（分区功能）结果：local的分区数比我们自定义的分区类低，也就是优先按照自定义分区类分区 为什么要定义分区? 在分布式程序中， 数据通信会增加非常大的开销，spark可以控制分区来减少通信的开销 定义分区类 继承的类 Partitioner 重写的方法 numPartitions： 分区的数量 getPartition ：用于对key进行处理 并返回相应的分区id 项
【Spark实战系列】spark 中 repartition 和 partitionBy 的源码分析
JasonLee实时计算
11-21 1万+
今天来介绍一下spark中两个常用的重分区算子,repartition 和 partitionBy 都是对数据进行重新分区，默认都是使用HashPartitioner，区别在于partitionBy 只能用于 PairRdd，但是当它们同时都用于 PairRdd时,效果也是不一样的,下面来看一个demo. package test import org.apache.log4j.{Leve...
Pyspark学习笔记小总
Miracle8070
11-20 3649
pyspark官方文档: https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html pyspark案例教程: https://sparkbyexamples.com/pyspark-tutorial/这篇文章记录下最近学习的有关Pyspark以及用spark sql去处理大规模数据的一些常用语法，之前总觉得pandas是做数据分析和数据挖掘的利器， 但是工作之后，面对海量数据(上亿规模)，这才发现，普通的pandas几乎毫无用武之力，所以有必要再重
HiveSql&SparkSql—COUNT(DISTINCT ) OVER (PARTITION BY )报错解决方案
qq_41018861的博客
05-27 7426
背景： 笔者在为公司搭建学生知识点画像时遇到了这种场景，在使用Spark DataFrame开发时，发现count(distinct user_id) over(partition by knowledge_id order by exam_time desc)时报错。如下： select count(distinct user_id) over(partition by knowledge_id order by exam_time desc) from exam_knowledge_detail
窗口函数OVER(PARTITION BY)详细用法——语法+函数+开窗范围ROWS和RANGE
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窗口函数OVER(PARTITION BY)详细用法，PARTITION BY写法，ROWS和RANGE的区别，各种函数共功能说明
Spark数据分区（partitionBy分区、partitioner获取分区方式、自定义分区）
Yage的博客
05-13 1万+
在分布式程序中，通信的代价是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升整体性能。和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark 程序可以通过控制RDD 分区方式来减少通信开销。分区并不是对所有应用都有好处的——比如，如果给定RDD 只需要被扫描一次，我们完全没有必要对其预先进行分区处理。只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助。 Spark...
Spark 实现重新分区 partitionBy、coalesce、repartition（附代码演示）
m0_55685698的博客
04-18 4697
coales参数1，传入分区个数 参数2，传入 shuffle，默认为 False，为False则不进行shuffle，带有分区捆绑进行重新分区 若shuffle = True， 则进行shuffle操作，不带有分区捆绑进行重新分区 分区更加均匀（避免数据倾斜） 调用方式 coalesce既可以实现RDD分区的合并缩小，也可以实现RDD分区的扩大 调用方式 返回一个新的RDD，它刚好有numPartitions（参数1）个分区。 调用方式 repartition默认开启s
Spark自定义分区器partitionBy代码详解
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08-16 579
在 Spark 中，你可以自定义分区器来控制数据在 RDD 中的分区方式，以便更好地适应特定的数据分布或计算需求。自定义分区器通常用于将数据划分到不同的分区中，以便在数据处理过程中更好地利用计算资源和优化性能。
Partition
最新发布
07-30
<think>嗯，用户问的是"Partition in computing context"，这是一个关于计算领域分区概念的广泛问题。从系统指令看需要严格遵循LaTeX格式要求，同时要生成相关问题。 用户可能正在学习计算机基础知识，或者在工作中遇到了分区相关的技术问题。考虑到引用材料中出现了Spark RDD的分区（窄依赖）[^2]、数据库查询优化（压缩维度）[^1]和云环境[^3]等内容，应该覆盖这些关键领域。 准备从四个维度展开回答： 1. 数据存储分区：需要解释硬盘分区表结构，用$NTFS$等文件系统格式示例 2. 分布式计算分区：重点讲Spark RDD的宽窄依赖，引用[^2]提到的流水线优化很关键 3. 数据库分区：结合引用[^1]的查询压缩维度，说明分区键选择原则 4. 内存管理：补充虚拟内存分页机制，用$$P = \lceil \frac{VAS}{PS} \rceil$$公式说明 特别注意要纠正引用[^3]的云环境选择题干扰——虽然测试环境常上云，但分区技术本身是基础设施层的概念。最后生成的问题要引导用户明确具体场景，比如数据库分区策略或Spark并行度优化。</think>在计算领域，"分区"(Partition) 指将大型数据集合、存储空间或计算任务**划分为更小、更易管理的逻辑单元**，以优化性能、可管理性或资源利用率。以下是主要应用场景： --- ### **1. 数据存储分区** - **硬盘/SSD分区** 物理磁盘被划分为独立逻辑区域（如C盘、D盘），每个分区有自己的文件系统（如$NTFS$, $ext4$）。 **作用**：隔离系统/用户数据、安装多操作系统、提升碎片管理效率。 - **数据库分区** 将大表按规则（范围、列表、哈希）拆分为子表。例如按时间分区： ```sql CREATE TABLE sales ( id INT, sale_date DATE ) PARTITION BY RANGE (sale_date) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN ('2025-01-01') ); ``` **优势**：加速查询（仅扫描相关分区）、简化维护（归档旧分区）、提高并行I/O[^1]。 --- ### **2. 分布式计算分区** - **大数据处理（如Spark）** 数据被分割为 **Partition** 分布在集群节点上，每个分区独立处理。 **关键机制**： - **窄依赖**：父分区到子分区的一对一映射（如 `map`, `filter`），无需数据移动，可流水线执行[^2]。 - **宽依赖**：需跨节点数据混洗（Shuffle），如 `groupByKey`，生成新分区。 ```python # Spark RDD分区示例 rdd = sc.parallelize(data, numPartitions=4) # 划分为4个分区 ``` **优化**：合理分区数避免资源闲置或OOM，例如 `spark.sql.shuffle.partitions=200`。 --- ### **3. 内存管理分区** - **操作系统内存分页** 虚拟地址空间划分为固定大小页框（如$4KB$），物理内存对应分配页帧。 **公式**：$$ \text{页表项} = \frac{\text{虚拟地址空间大小}}{\text{页大小}} $$ 支持按需加载、内存隔离保护。 --- ### **4. 网络与安全分区** - **网络分区（Network Partition）** 分布式系统中节点间网络断开，导致集群分裂为独立子集（如脑裂问题）。需共识算法（如Raft）解决。 - **安全域隔离** 将网络划分为信任区（如内网）和非信任区（如DMZ），通过防火墙策略控制流量。 --- ### **分区策略选择依据** | **场景** | **策略** | **示例** | |-------------------|----------------|-----------------------------| | 均匀分布数据 | 哈希分区 | `hash(key) % numPartitions` | | 范围查询优化 | 范围分区 | 按时间/数值区间划分 | | 数据本地性 | 自定义分区 | Spark的`Partitioner`抽象 | | 负载均衡 | 轮询分区 | Kafka消息分配 | ---
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