RDD分区数量

服务器配置与数据处理：分区策略详解
最新推荐文章于 2025-05-15 19:03:14 发布
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#hadoop #spark

假设：

  1. 服务器是2vcore

  1. master - local[5]

那么：

1. parallelize(list, numSlices=5)

分区数由numSlices参数决定，如果没有指定该参数，则由local[5]决定

2. textFile(文件路径, minpartitions=N)

如果没有指定minpartitions，则minpartitions=min(local[5], 2)

分区数量 = max(文件分片数量, minpartitions)

Spark创建RDD分区数量源码详解
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weixin_43339889的博客
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Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)
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Spark—关于RDD的并行度和分区 本文将会跟大家一起简单探讨Spark 中RDD的并行度和分区 文章目录Spark—关于RDD的并行度和分区前言一、并发、并行和并行度二、分区1. 从集合（内存）中创建 RDD时的分区规则2.spark 读取文件数据的分区规则总结 前言 默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。切记，这里的并行执行的任务数量(Executor计算节点执行的
spark RDD系列------2.HadoopRDD分区的创建以及计算
u012684933的专栏
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Spark经常需要从hdfs读取文件生成RDD，然后进行计算分析。这种从hdfs读取文件生成的RDD就是HadoopRDD。那么HadoopRDD的分区是怎么计算出来的？如果从hdfs读取的文件非常大，如何高效的从hdfs加载文件生成HadoopRDD呢？本篇文章探讨这两个问题。     SparkContext.objectFile方法经常用于从hdfs加载文件，从加载hdfs文件到生成Had
Spark RDD 分区数计算详解
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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 spark-shell --master local[N] spark.default.parallel...
Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量
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Spark中parallelize与textFile方法创建RDD时，分区数的计算
weixin_40260375的博客
12-06 887
1、什么是RDD？ （1） RDD的全称为Resilient Distributed Dataset是一个弹性、可复原的分布式数据集，是Spark中最基本的抽象，是一个不可变的、有多个分区的、可以并行计算的集合。 （2）RDD中并不装真正要计算的数据，而装的是描述信息，描述以后从哪里读取数据，调用了用什么方法，传入了什么函数，以及依赖关系等。 2、使用textFile 方法创建RDD时，分区数计算 1、如果用户未设置最小分区数，即取当前CPU核数与2的最小值，验证如下： 通过SparkContext
大数据学习笔记 3.3 掌握RDD分区
Cisyamr的博客
05-26 684
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科三个月的月考成绩数据。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。
详解 Spark 核心编程之 RDD 分区器
weixin_44480009的博客
06-01 490
Spark 分区器的父类是 Partitioner 抽象类分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过 Shuffle 后进入哪个分区，进而决定了 Reduce 的个数只有 Key-Value 类型的 RDD 才有分区器，非 Key-Value 类型的 RDD 分区的值是 None每个 RDD 的分区索引的范围：0~(numPartitions - 1)/**1.继承 Partitioner 抽象类。
3.3 掌握RDD分区
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howard2005的专栏
05-15 244
本实战任务旨在掌握Spark RDD 的分区操作，包括理解 RDD 分区的概念、作用、分区数量的确定原则以及如何通过自定义分区器来优化数据处理。通过创建一个 Maven 项目并编写 Scala 代码，实现了一个自定义的科目分区器 SubjectPartitioner，该分区器能够根据科目将数据分配到不同的分区中。
Spark算子：RDD分区中的元素和数量统计
csmnjk的专栏
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1、分区逻辑 Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。 2、分区元素统计 可以利用RDD的mapPartitionsWithIndex方法来统计每个分区中的元素及数量。 示例1： 假如创建一个RDD，默认分区15个，因为...
Spark：RDD数据分区数量总结(并行化集合parallelize与外部数据集textFile)
石榴姐yyds
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目录 1、创建RDD 2、RDD分区有关操作2.1、查看分区方式 2.2、查看分区数 2.3、查看不同分区内的数据 2.4、重新分区 2.5、设置分区数 3、分区数 3.1、并行化集合 3.2、外部数据集textFile 4、新版API中FileInputFormat的分片 1、创建RDD Spark提供了两种方式创建RDD： 读取外部数据集，如SparkContext.textFile 在驱动器程序中对一个集合进行并行化，如SparkContext.para...
Spark之RDD分区规则
lslslslslss的博客
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1.RDD数据从集合中创建 a.不指定分区 从集合创建rdd,如果不手动写分区数量的情况下,默认分区数跟本地模式的cpu核数有关 local : 1个 local[*] : 笔记本所有核心数 local[K]:K个 b.指定分区 object fenqu { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaste...
RDD如何设置分区数
BigData
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设置分区输出： val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 10,4) 如果设置成4，则输出4个分区文件。 如果设置成5，则输出5个分区文件。 package com.dl.sparkhello import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkC...
金融计量模型（五）：RDD（断点回归）
qq_52737544的博客
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本文主要介绍了RDD断点回归
【Spark】RDD详细介绍
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Spark-RDD 1.RDD概述 RDD是Spark的基石，是实现Spark数据处理的核心抽象。那么RDD为什么会产生呢？ Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理存储设备。数据更多面临的是一次性处理。 MR的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效。第一种是迭代式的算法。比如机器学习中ALS、凸优...
spark中RDD的分区
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1、分区的介绍 分区partition,RDD内部的数据集合在逻辑上和物理上被划分成多个小子集合,这样的每一个子集合我们将其称为分区,即是数据集的一个逻辑块。 RDD只是数据集的抽象,分区内部并不会存储具体的数据。Partition 类内包含一个 index 成员,表示该分区在 RDD 内的编号，通过 RDD 编号 + 分区编号可以唯一确定该分区对应的块编号,利用底层数据存储层提供的接口,就能从存储介质(如:HDFS、Memory)中提取出分区对应的数据。 2、分区的意义 RDD 是一种分布式的
spark创建RDD的分区策略
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1.集合数据是如何分区的 0 until 3 是从0到3并不包含3 List(1,2,3,4,5) 长度为5 分区数量为3 (1).partitions方法 参数为 数组长度 分区数量 (2).迭代是0 until 3 即0，1，2 (3).将0，1，2变成tuple（start，end） a. start= （i*数组长度）/分区数量 b. end=（（i+1）*数组长度）/分区数量 ...
Spark系列--SparkCore(六)RDD分区详解
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一、分区个数规则 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 spark-s...
spark查询RDD的分区数量
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在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种基本的数据结构，它可以被分为多个分区以实现并行处理。要查询RDD的分区数量，可以使用RDD的`getNumPartitions()`方法。 以下是一个示例代码，展示了如何查询RDD的分区数量： ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RDDPartitionCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkConf对象 val conf = new SparkConf().setAppName("RDDPartitionCount").setMaster("local") // 创建SparkContext对象 val sc = new SparkContext(conf) // 创建一个RDD val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val rdd = sc.parallelize(data) // 查询RDD的分区数量 val partitionCount = rdd.getNumPartitions // 打印结果 println("RDD的分区数量为：" + partitionCount) // 关闭SparkContext sc.stop() } } ``` 运行以上代码，将输出RDD的分区数量。
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