Kverson

Spark中mapPartitions使用

在Spark的Rdd中，Rdd是分区的。有时候需要重新设置Rdd的分区数量，比如Rdd的分区中，Rdd分区比较多，但是每个Rdd的数据量比较小，需要设置一个比较合理的分区。或者需要把Rdd的分区数量调大。还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量，coalesce()方法和repartition()方法就是用来重新分区的repartition(numPartitions:Int)...

1. 机器准备准备两台以上Linux系统集群并配置好jdk1.8。2. 下载Spark安装包

1. 排序方式不同hadoop的shuffle阶段会map端输出的进行排序分区Spark的shuffle阶段不会对map输出的数据进行排序2. 溢出不同hadoop阶段有存在一个环形缓冲区，当缓冲区达到阈值（默认80%）的时候，会将数据溢出到磁盘中，并最终形成一个输出文件，而Spark虽然存在溢出，但不必须存在这个溢出过程，文件都是在并发在写，最后不需要合并成一个3.数据结构不同had...

1.RDD的创建：RDD的创建两种方式：并行化已有的集合val RDD1 = sc.makeRDD(List(3,5,6,7,8))val RDD2 = sc.parallelize(Array(1,3,4,6,7))以上两种方式是都可以创建RDD的，虽有区别，但是实现方式都一样makeRDD的底层也是用parallelize方法实现的并行集合的一个重要参数是要将数据集拆分后的分...