Spark大数据处理学习笔记3.3 掌握RDD分区

最新推荐文章于 2023-06-13 23:07:05 发布

qq_62847100

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文章标签： spark 学习笔记

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文章详细介绍了Spark中的RDD分区概念，包括RDD分区的作用，如何控制分区数量，以及默认分区策略。讨论了使用`parallelize()`和`textFile()`方法创建RDD时的分区数量设定。此外，重点讲述了Spark的两种主要分区方式：哈希分区和范围分区，并提到了自定义分区器的使用场景和实现方法，以满足特定的数据分布需求。

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一、RRD分区

（一）RDD分区概念

RDD是一个大的数据集合，该集合被划分成多个子集合分布到了不同的节点上，而每一个子集合就称为分区（Partition）。因此，也可以说，RDD是由若干个分区组成的。

（二）RDD分区作用

在分布式程序中，网络通信的开销是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大的提升程序的整体性能，Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销。Spark中所有的RDD都可以进行分区，系统会根据一个针对键的函数对元素进行分区。虽然Spark不能控制每个键具体划分到哪个节点上，但是可以确保相同的键出现在同一个分区上。