151、Spark内核原理进阶之union算子内部实现原理

最新推荐文章于 2024-11-04 19:26:56 发布
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分类专栏： Spark入坑
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZJ__ZFH/article/details/86622225
本文深入探讨了RDD的Union算子原理，详细解释了如何通过Union算子创建新的RDD，新RDD的分区如何由旧的两个RDD的分区合成，以及这一过程对数据处理的影响。

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

union算子原理

  1. 新的rdd，会将旧的两个rdd的partition，原封不动地给挪过来

  2. 新的rdd的partition的数量，就是旧的两个rdd的partition的数量的综合
    看图

     

    13274599-0dcff789c2e8bda0.png

    Union算子.png

[Spark进阶]-- spark-1.6.x-小结
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
08-07 2007
官方定义：spark是一个基于内存的分布式计算框架 它会使得计算速度以及开发速度快！特点：One stack rule them all ! 一站解决所有问题 热查询(Hive) 批处理(MapReduce) 实时流计算(Storm) 回顾MapReduce 的 Shuffle过程 见图     hadoop慢的原因：DISK IO 输入输出DISK IO，Shuffle阶段也是DI...
大数据学习之Spark分布式计算框架RDD、内核进阶
最新发布
qq_27302885的博客
02-05 1351
演示代码：//获取当前RDD的分区数@Since"1.6.0"final defIntpartitionslength//显示出RDD被分配到不同分区的信息array.*/defglom():RDDArrayT]]123456packagecomitbaizhanrdd//1.导入SparkConf类、importorgapachesparkrddRDDimportorgapachespark.{
Union 原理-源码（spark3.0）
啊李
09-02 510
这也是一个action算子，并且不会发生shuffle。首先会将多个上游的RDD放入到一个集合中，或获取所有RDD的分区，判断是否都定义了分区并且分区是一样的，如果是则返回PartitionerAwareUnionRDD，否则返回UnionRDD; PartitionerAwareUnionRDD 是oneToOneDependency是一个宰依赖，会使用父RDD的分区器 UnionRDD中会判断RDD的个数是否超过了10个，没超过类似于合并了下分区，这个是自...
159、Spark内核原理进阶之cartesian算子内部实现原理
ZJ__ZFH的博客
01-24 1501
直接看图   cartesian.png
Spark 之 算子的闭包原理
py_tamir的博客
07-10 523
目录 1、何为闭包 2、原理分析 3、spark 相关算子 1、何为闭包 闭包跟在RDD的算子中操作作用域外部的变量有关，所谓RDD算子中，操作作用域外部的变量，指的是，类似下面的语句: val a = 0; rdd.foreach(i -> a += i)。此时，对rdd执行的foreach算子的作用域，其实仅仅是它的内部代码，但是这里却操作了作用域外部的a变量，根据...
Spark Transformation —— union
搬砖小工053
07-22 705
def union(other: RDD[T]): RDD[T]该函数比较简单，就是将两个RDD进行合并，不去重。scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 2,1) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[45] at makeRDD at :21scala> rdd1.collect res4
RDD原理与详解
weixin_30399821的博客
11-29 354
RDD详解 原文连接http://xiguada.org/spark_rdd/ RDD（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集），是spark中最重要的概念，可以简单的把RDD理解成一个提供了许多操作接口的数据集合，和一般数据集不同的是，其实际数据分布存储于一批机器中（内存或磁盘中）。当然，RDD肯定不会这么简单，它的功能还包括容错、集合内的数据可以并行...
Spark 学习之路三——Spark 的核心之 RDD 进阶
taoshengyijiu_的博客
11-02 2327
Spark 学习之路三——Spark 的核心之 RDD 进阶 文章目录一、Spark 优化1.1 常用参数说明1.2 Spark 常用编程建议二、Spark 中的两种依赖关系2.1 宽依赖2.2 窄依赖2.3 `DAG`2.4 **任务的划分（重点）**2.5 RDD的缓存与检查点2.5.1 RDD 缓存2.5.2 RDD 检查点2.6 累加器和广播变量2.6.1 累加器2.6.2 广播变量三、Spark 的原理3.1 Spark 的运行流程3.2 Spark 的运行涉及概念3.2.1 `Applicati
Flink面试题
qq_34936033的博客
05-17 5745
关于spark和flink我可能会问这20个问题,当然并不是说简单回答一下就可以了,每一个题都可以引申很多问题,拿第一个问题来说,里面还有很多东西,比如spark的依赖关系是存在什么地方?RDD的宽窄依赖划分等? 因为你如果什么问题都问,问三天三夜都问不完,所以一定有针对性,而且后面一定会有模拟场景现场编程的问题,因为上面的问题都是偏原理的,你不会你也可以背下来,但是编程就考验你的真实水平了,比如给你一个实时计算的场景,让你写出主要的代码实现.这也是为什么我在星球里面很少分享原理性的东西,更多的怎么解决真实
scala的union算子
m0_48778644的博客
10-21 2349
union算子在spark中可以直接传入Array[RDD[Int]]作为参数，返回拼接后的rdd。 val a1 = Array(1,2,3) val a2 = Array(4,5,6) val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("test") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("WARN") val rdd1: RDD[Int] = sc.ma
SparkRDD算子--union算子
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08-01 2239
语法 val newRdd = oldRdd1.union(oldRdd2) 源码 def union(other : org.apache.spark.rdd.RDD[T]) : org.apache.spark.rdd.RDD[T] = { /* compiled code */ } 作用 计算两个RDD的并集。 例子 package com.day1 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkC
SQL研习录（14）——UNION运算符
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SQL研习录（14）——UNION运算符版权声明一、测试数据二、UNION运算符1、基础知识2、基本语法3、示例 版权声明 本文原创作者：清风不渡 博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/WXKKang 一、测试数据   为了更好了学习本篇内容，准备两张表（班级一、班级二）及测试数据，其中有一条数据为相同的（s_name为‘小赵’的数据），代码如下： -- 创建表 CREAT...
RDD转换算子：【union 和 distinct】
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RDD转换算子之 union 和 distinct 的使用
简单UNION操作
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10-29 867
MySQL允许执行多个查询（多条SELECT语句），并将结果作为单个查询结果集返回。这些组合查询通常称为并（union）或复合查询。 需要使用组合查询的两种基本情况： a. 在单个查询中从不同的表返回类似结构的数据； b. 在单个表执行多个查询，按单个查询返回数据；1. 任何具有多个WHERE子句的SELECT语句都可以作为一个组合查询给出 例如： SELECT vend_id, prod_i...
spark源码系列（7） 图解部分重要算子
m0_37139189的博客
09-20 337
map、flatMap、filter这种最基础的算子就不说了。 1.union union算子原理的结论 1、新的rdd，会将旧的两个rdd的partition，原封不动地给挪过来 2、新的rdd的partition的数量，就是旧的两个rdd的partition的数量的综合 2.groupbyKey 一般来说，在执行shuffle类的算子的时候，比如groupByKey...
Scala Spark的使用
qq_22511813的博客
11-13 752
SparkContext的创建 "#创建一个SparkConf" val work: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("work") "#创建一个SparkContext" val sc = new SparkContext(work) Spark的基本操作 "#从内存中创建一个RDD" val listR...
Spark的算子的分类
King_S_H的博客
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从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。　　　Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2）Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。　　 Action 算子会触发 Spark 提交作业（Job），并将数据
Spark运行原理【史上最详细】
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08-16 3万+
Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。 1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等） 2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor 3、SparkContext...
Spark算子[06]：union，distinct，cartesian，intersection，subtract
行走的树
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输入： #scala val rdd1 = sc.parallelize(List(“a”,”b”,”b”,”c”)) val rdd2 = sc.parallelize(List(“c”,”d”,”e”)) #java JavaRDD rdd1 = sc.parallelize(Arrays.asList(“a”,”b”,”b”,”c”)); Ja
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