Spark学习笔记：索引分区映射

已于 2022-06-25 00:17:13 修改
阅读量1.1k 收藏
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： # Spark基础学习笔记（2） 文章标签： 索引分区映射
于 2022-03-28 10:54:38 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/123788296
本文档介绍了Spark中索引分区映射的概念，详细阐述了如何在索引分区映射过程中实现数据操作，包括不显示和显示分区索引的案例，并提供了在交互式环境和Scala程序中的应用示例。在本地测试成功，但在集群上运行时遇到问题。

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

文章目录

一、索引分区映射概述

  • mapPartitionsWithIndex既可以拿到分区的迭代器，又可以拿到分区索引。
    在这里插入图片描述
  • 使用这个方法，需要传入一个函数，该函数包含两个参数：一个int值参数和一个迭代器，然后这个方法就会将分区索引传给int值，将这个分区索引中的值传入迭代器，对这些数据操作之后同样应该返回一个迭代器。

二、索引分区映射案例

（一）每个元素翻10倍，不显示分区索引

val rdd = sc.parallelize(Seq(1,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
spark学习索引
weixin_43899514的博客
09-17 877
spark的RDD、map、reduce、DAG、Transformation、Action的简单理解与总结
Spark大数据处理学习笔记（3.3）掌握RDD分区
Kox_233的博客
06-13 1183
Spark大数据处理学习笔记（3.3）掌握RDD分区
parquet-index：Parquet表的Spark SQL索引
01-28
实木复合地板指数 Parquet表的Spark SQL索引 总览 包允许为Parquet表创建索引（作为和），以减少在Spark SQL中用于几乎交互式分析或点查询时的查询延迟。 它设计用于表不经常更改但经常用于查询的用例，例如使用Thrift JDBC / ODBC服务器。 建立索引后，架构和文件列表（包括分区）将自动从索引元存储中解析，而不是每次创建数据源时都推断架构。 项目是实验性的。 欢迎任何反馈，问题或PR。 文档反映了master分支中的更改，有关特定版本的文档，请选择相应的版本标签或分支。 元商店 Metastore保留有关所有索引表的信息，并且可以在本地文件系统或HDFS（请参阅下面的可用选项）上创建，并支持索引的内存中高速缓存（第一次扫描后）。 每个创建的索引都包括不同的统计信息（最小/最大/空），以及可选的是，对索引列的列过滤器统计信息（例如，bloom过滤器）。 支持的谓词 当提供的谓词包含一个或多个带索引列的过滤器时，将自动启用索引进行扫描。 如果没有在索引列上提供过滤器，则使用常规扫描，但具有已解决的分区和架构的优势。 分区修剪后会应用最小值/最大值统计信
磁盘分区映射为新分区
szfhy的博客
10-29 6800
有些时候会做一些共享性的库，比如多人在开发一个比较大的项目的时候，为了不频繁的更改工程文件，就要将库文件映射为一个统一的目录 映射（虚拟）驱动器 subst  X:  E:\Lib 删除被映射的（虚拟）驱动器 : subst X: /D   此处的/D 表示删除
spark labeledpoint函数用法_Spark性能优化：基于分区进行操作
weixin_39636718的博客
12-18 311
我的原创地址：Spark性能优化：基于分区进行操作​dongkelun.com前言（摘自Spark快速大数据分析）基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作。诸如打开数据库连接或创建随机数生成器等操作，都是我们应当尽量避免为每个元素都配置一次的工作。Spark 提供基于分区的map 和foreach，让你的部分代码只对RDD 的每个分区运行一次，这样可以帮助降低这些操作的...
Spark系列：Spark实战系列目录索引
慎在于畏小，智在于治大
05-07 486
Spark系列一：Spark系列目录索引背景面向的读者系列目录索引[Spark基础1：Spark2基本介绍](https://www.baidu.com/)[Spark基础2：Spark基本概念](https://www.baidu.com/)[Spark实战1：parquet文件的动态生成](https://www.baidu.com/)[Spark实战2：实现impala的分桶查询](http...
Elasticsearch学习笔记：掌握核心知识点
资源摘要信息:"Elasticsearch学习笔记" 知识点: 1. Elasticsearch简介: Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java...
Spark学习笔记——龟速更新。。
5akura's Blog
01-13 2582
文章目录Spark学习笔记第一章、基本认识与快速上手1.1、认识Spark1.2、对比Hadoop1.3、Spark组成基本介绍1.4、快速上手之WorldCount实现1.4.1、方式一（Scala类似集合操作实现）1.4.2、方式二(MR思维实现)1.4.3、方式三(Spark实现)第二章、环境搭建2.1、Local模式2.1.1、SparkShell命令行执行2.1.2、spark-sublime提交任务2.1.3、提交任务的参数说明2.2、Standalone模式2.2.1、配置改动与启动2.2.2
一、Spark简明笔记
Norni的博客
12-12 1191
目录1、Spark概述2、Spark体验2.1 Maven项目相关配置2.2 Spark运行环境2.2.1 Local模式2.2.2 Standalone模式2.2.3 Yarn模式2.3 部署模式的比较2.4 常用端口号3、Spark核心编程3.1 RDD3.1.1 RDD的定义3.1.2 RDD的核心属性3.1.3 基础编程3.1.3.1 RDD创建3.1.3.2 RDD并行度与分区3.1....
Spark获取两个RDD的映射关系数据
wuzqChom的博客
10-22 2202
问题场景： 有两个RDD的数据集A和B以及一组关于这两个RDD数据的映射关系，如下图所示： 以及A和B的各元素映射关系的RDD，如下图所示： 上述映射关系，代表元素a和c同义，若为url，则表示只想同一个页面，元素b和d同理。 以第一列所组成的元素作为关键字，第二列作为值的集合。现要求映射对，使得在该映射关系下，B的值集合可以覆盖A的值几何的元素。如上结果应该为：（b, d）。因为A中以b为键...
SQL Server 存储(5/8)：理解IAM 页
weixin_34050427的博客
05-09 244
在以前的文章里，我们讨论了数据页，GAM和SGAM，还有PFS页。今天我们一起来讨论下索引分配映射（Index Allocation Map：IAM）页。 在SQL Server 2005和以后的版本里，分配单元（allocation units）以下三个类型： IN_ROW_DATA  用于存储堆分区或索引分区，即heap和B-tree。 LOB_DATA 用于存储大型...
Spark SQL创建Mysql映射表，直接通过jdbc查询混合数据源
05-27 1701
CREATE TABLE db_name.mysql_tb_mapping USING org.apache.spark.sql.jdbc OPTIONS ( url "jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/db_name?zeroDateTimeBehavior=convertToNull", dbtable "mysql_db_name.mysql_tb_name", driver "com.mysql.jdbc.Driver", user "xxxxxx.
SparkSQL详解
qq_40322236的博客
02-06 2712
Spark SQL是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了 2 个编程抽象：DataFrame 和 DataSet，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。
Spark IPmapping方案
Mogeko1的博客
04-07 639
Spark IPmapping方案
云计算机spark,基于Spark的ID Mapping——Spark实现离线不相交集计算
weixin_39687786的博客
06-20 600
最近在开发一个ID Mapping业务系统——识别数据上报中社交账号的关联关系，找到系统中哪些社交账号属于现实世界中的同一个人。简单来讲，如果同一条上报数据中出现了两个社交账号(比如一个手机号和一个QQ号)，就认为这两个社交账号在现实世界属于同一个人。那么，如何计算这个关联关系呢？一开始我们解决这个问题的思路很直接：现实世界的每个人在系统中用唯一的UUID标识，每次社交账号(Account)上报，...
Spark查看每个分区的数据
ks_1998的博客
03-30 3222
Spark查看每个分区的数据
spark读mysql不走索引_spark练习--mysql的读取
weixin_39794213的博客
01-28 198
前面我们一直操作的是，通过一个文件来读取数据，这个里面不涉及数据相关的只是，今天我们来介绍一下spark操作中存放与读取1.首先我们先介绍的是把数据存放进入mysql中，今天介绍的这个例子是我们前两篇介绍的统计IP的次数的一篇内容，最后的返回值类型是List((String,Int))类型的，其内容是为:此时，我们只需要在写一个与数据库相连接，把数据放入里面即可，这个方法为data2Mysqlva...
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD创建、操作及词频统计、倒排索引实战（超详细 附源码）
showswoller的博客
12-18 1816
【大数据技术Hadoop+Spark】Spark RDD创建、操作及词频统计、倒排索引实战（超详细 附源码）
spark es的新增索引值（地理空间坐标）
IT_但丁的博客
08-16 901
目录一、新建Mapping二、导入ES依赖三、程序实现1、创建spark入口、创建ES客户端2、读取数据，处理前几行头信息3、提取属性值4、将坐标拼成WKT文本5、将属性拼接成对象（1） XContentBuilder 形式（2）Gson的JsonObject 形式（3）fastJson的JSONObject 形式6、关闭资源 一、新建Mapping 可以在Kibana中建好mapping，也可以在api中写好，执行程序的时候创建。 这里在Kibana已经创建好 PUT /realweather {
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

酒城译痴无心剑

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值