mapPartitionsWithIndex foreachPartitionAsync foreachPartition

最新推荐文章于 2022-12-01 18:53:30 发布

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大数据学习之路74-mapPartitionsWithIndex的使用

爱米酱的博客

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mapPartitionsWithIndex既可以拿到分区的迭代器，又可以拿到分区编号。我们如果要使用这个方法的话，还需要传入一个函数，参数为一个int值一个迭代器，然后这个方法就会将分区编号传给int值，将这个分区编号中的值传入迭代器，我们对这些数据操作之后同样应该返回一个迭代器。 val arr = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9) val rdd1 = sc....

[Spark进阶]-- spark RDD中foreachPartition和foreach说明

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SparkStreaming的foreachPartition理解

weixin_51981189的博客

12-01

572

foreachRDD是作用在driver端的一种最常见的输出方式，而其他都作用在executor端。这就是为什么我在向hbase写DStream的时候迟迟写不进去的原因！因为每次遍历RDD的时候都会产生一个连接创建连接和关闭连接都很频繁造成系统不必要的开销。当然我们接下来肯定是想着把连接写到foreach里面解决问题的，但是这样容易炸！作用于每一个时间间隔的RDD中的每一个 partition。作用于每一个时间间隔的 RDD 中的每一个元素。作用于 DStream中每一个时间间隔的 RDD。

RDD常用算子

qzc_root的博客

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文章目录RDD转换算子map++aggregatebarriercache RDD转换算子 map 将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换 ++ val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10) val rdd2 = sc.parallelize(11 to 20) val a = rdd1 ++ rdd2 println(a.collect.mkString(",")) //1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16

spark第一篇：RDD Programming Guide

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预览在高层次上，每一个Spark应用(application)都包含一个驱动程序(driver program)，该程序运行用户的主函数(main function)，并在集群上执行各种并行操作。 Spark提供的主要抽象是一个弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)，它是在集群节点间进行分区的元素集合，可以并行操作。RDD是通过Hadoop...

mappartitionswithindex

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mappartitionswithindex是Spark中的一个函数，它可以对RDD中的每个分区进行操作，并且可以访问分区的索引。这个函数可以用于对每个分区进行一些特定的操作，例如对每个分区进行排序或者对每个分区进行聚合操作。使用...

Value类型-mapPartitionsWithIndex()带分区号

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Value类型-mapPartitionsWithIndex()带分区号 1、格式：mapPartitionsWithIndex(index:Int,f : Iterator[T] => Iterator[U] , pP : Boolean = false) : RDD[U] 2、功能：最前面多一个参数代表分区号，将原来RDD中的元素以分区为Iterator依次进入f函数，可以操作，使得输出结果加上分区号，方便看RDD内数据元素的分区 2、例子：创建一个RDD，使之带分区号输出 1. packag

spark中mapPartitionsWithIndex

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Spark中的`mapPartitionsWithIndex`操作是一种高级的转换操作，它允许对RDD的每个分区进行遍历并应用一个函数，同时还可以获取分区的索引。与`mapPartitions`类似，但`mapPartitionsWithIndex`会额外传递分区的索引...

spark RDD算子（十二）之RDD 分区操作上mapPartitions, mapPartitionsWithIndex

qianchun22的博客

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一、mapPartitions mapPartition可以倒过来理解。先partition，再把每个partition进行map函数适用场景：如果再映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效的多比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartitions，那么只需要针对每一个分区建立一个connection。案例：把每一个元素平方 Java版本 pu

算子调优之使用foreachPartition优化写数据库性能.pdf

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Spark 的foreach partition性能调优，详细阐述了Spark 中foreach partition性能调优的所有的可能考虑的技能

Spark性能调优-----算子调优（二）foreachPartition优化数据库操作

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在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能。如果使用foreach算子完成数据库的操作，由于foreach算子是遍历RDD的每条数据，因此，每条数据都会建立一个数据库连接，这是对资源的极大浪费，因此，对于写数据库操作，我们应当使用foreachPartition算子。与mapPartiti...

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forEach与async/await使用踩坑

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Kafka-消费模型 High Level Consumer API 不需要自己管理offset 默认实现最少一次消息传递语义（At least once） comsumer数量大于 partiton数量，浪费。 comsumer数量小于 partiton数量，一个comsumer对应多个partiton 最好partiton数目是consumer数目的整数倍 Low Level Cons...