Spark aggregator ExternalIterator 流程图

最新推荐文章于 2025-01-17 21:17:05 发布
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分类专栏： 大数据 文章标签： spark 大数据
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Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (二）
04-08 1805
本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部分细节放到了源码中作为注释，因此正文中是主要内容。 第一部分内容见： Spark学习：Spark源码和调优简介 Spark Core (一） Task 阶段 下面是重头戏submitMissingTasks，这个方法负责生成 TaskSet，并且将它提交给 Tas...
Spark中aggregate算子详解介绍
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08-17 341
前面文章我们讲解了如何使用 `aggregateByKey` 来对相同key的值进行分区内和分区间聚合，本文将使用另外一种算子 `aggregate` 来对数据进行聚合。
spark算子之Aggregate
weixin_30293135的博客
08-31 292
Aggregate函数 一、源码定义 /** * Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using * given combine functions and a neutral "zero value". This functi...
spark 2.1 Aggregator
houzhizhen的专栏
05-18 1573
Aggregator/** * :: DeveloperApi :: * A set of functions used to aggregate data. * * @param createCombiner function to create the initial value of the aggregation. * @param mergeValue function to m
Spark Core Aggregator
Make progress step by step everyday.....
07-29 997
Spark Core Aggregator 本文要介绍的是Spark Core中的Aggregator这个类。这个类的用处非常大，为什么这么说呢？我们都知道Spark支持传统的MapReduce模型，并基于这种模型提供了比Hadoop更多更高层次的计算接口。比如Spark Core PairRDD中非常常用的： reduceByKey  提供聚合函数，将k-v对集合将相同key
Spark 系列11—— Spark SQL 聚合函数 Aggregations
weixin_42073629的博客
08-21 636
一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") // 注册为临时视图，用于后面演示 SQL 查询
Spark-Dependency/Aggregator
oblesslyy的专栏
05-21 736
@(spark)[Dependency|Aggregator] RDD的核心之一：依赖关系
Spark Shuffle之Write 和 Read
zp17834994071的博客
08-09 7339
前面已经和大家提到过Shuffle的具体流程和运用场景，也提到过通常shuffle分为两部分： Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷贝处理。 Shuffle Write理解： 提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为Mapper；将在map端的Shuffle称之为Shuffle Write。 Shuffle Read理解： 接收数据的一端，被称作 Reduce 端，Reduce 端每个拉取数据的任务称为 Reducer；将在Reduce端的Shuffle称之为Shuff
一、Spark简明笔记
Norni的博客
12-12 1118
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源码和调优简介 Spark Core
腾讯技术工程
01-16 1758
作者：calvinrzluo，腾讯 IEG 后台开发工程师本文基于 Spark 2.4.4 版本的源码，试图分析其 Core 模块的部分实现原理，其中如有错误，请指正。为了简化论述，将部...
Spark Shuffle 详解（1）
mahuacai的专栏
07-15 2770
版本：1.6.2 不管是hadoop中map/reduce还是spark中各种算子，shuffle过程都是其中核心过程，shuffle的设计是否高效，基本确定了整个计算过程是否高效。 设计难点在于shuffle过程涉及到大数据的IO操作（包括本地临时文件IO和网络IO），以及可能存在的cpu密集型排序计算操作。 在spark1.6.2版本，spark针对大型数据有三种shuffle 机制，
Spark 聚合函数Aggregations
mxk4869的博客
07-18 640
Spark 聚合函数Aggregations
Spark中的aggregate算子
临在的博客
08-02 358
初始值、分区内的聚合函数，分区间的聚合函数
spark中自定义UDAF函数实现的两种方式---UserDefinedAggregateFunction和Aggregator
weixin_43861104的博客
07-15 1057
1.基于UserDefinedAggregateFunction实现平均数的计算 package com.bigdata.wb.spark import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ object SparkUDAF ex
轻松理解 Spark 的 aggregate 方法
anxian8397的博客
04-20 432
2019-04-20 关键字：Spark 的 agrregate作用、Scala的 aggregate是什么 Spark编程中的 aggregate方法还是比较常用的。本篇文章站在初学者的角度以大白话的形式来讲解一下 aggregate方法。 aggregate方法是一个聚合函数，接受多个输入，并按照一定的规则运算以后输出一个结果值。 ag...
Spark 之 Aggregate
zhixingheyi_tian的博客
01-17 1022
完整的聚合查询的关键字包括groupby、cube、groupingsets和rollup4种。聚合语句针对同一张表进行sum和count(distinct）查询，最终的执行过程包含了4步聚合操作。在SparkSQL中，聚合过程有4种模式，分别是Partial模式、ParitialMerge模式、Final模式和Complete模式。Complete模式和Partial/Final组合方式不一样，不进行局部聚合计算。
spark aggregate函数详解
热门推荐
bitcarmanlee的博客
09-25 1万+
aggregate算是spark中比较常用的一个函数，理解起来会比较费劲一些，现在通过几个详细的例子带大家来着重理解一下aggregate的用法。1.先看看aggregate的函数签名在spark的源码中，可以看到aggregate函数的签名如下：def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) =
Spark源码解析——Shuffle
芒果先生Mango的专栏
01-06 2462
Background 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了shuffle的逻辑，本文就深入研究Spark的shuffle是如何实现的，有什么优缺点，与Hadoop MapR
大数据--spark生态7--spark的shuffle过程详解
数据挖掘+大数据研发+算法学习
04-13 2826
目录 一： 理解shuffle 二： shuffle write 2.1 shuffle write的目标 2.2 shuffle write的位置 2.3 桶（bucket） 2.4 默认分区算法 2.5 bucket数量太多的解决方案 三： shuffle read 3.1 在什么时候fetch 3.2 边fetch边处理还是一次性fetch完再处理？ 3.3 fetch来的数据存放在哪？ 3.4 如何获得要fetch的数据的存放位置？ 3.5 reduce端的shuffle
模糊控制器的英文流程图
最新发布
03-22
### 关于模糊控制器的英文流程图 模糊控制器（Fuzzy Controller）是一种基于模糊逻辑理论设计的控制系统，其核心在于通过模糊推理实现复杂系统的控制。以下是关于模糊控制器工作原理及其对应的英文流程图描述： #### 模糊控制器的工作阶段 1. **输入处理**: 将精确数值转换为模糊集合的语言变量[^3]。 2. **规则评估**: 使用预先定义好的模糊规则库来匹配当前状态下的输入条件并计算相应的输出[^4]。 3. **聚合操作**: 对所有触发规则的结果进行综合运算得到最终模糊集合作为整体响应[^5]。 4. **解模糊化**: 把经过上述步骤产生的模糊结果转化为实际可执行的具体动作或参数值[^6]。 下面给出一个简单的伪代码表示该过程: ```python def fuzzy_controller(input_values, rule_base): # Step 1: Fuzzification (convert crisp inputs into linguistic variables) fuzzified_inputs = fuzzify(input_values) # Step 2: Rule Evaluation using predefined rules from `rule_base` fired_rules_outputs = evaluate_fuzzy_rules(fuzzified_inputs, rule_base) # Step 3: Aggregation combine all outputs according to their membership functions aggregated_output = aggregate_rule_results(fired_rules_outputs) # Step 4: Defuzzification convert back to a single numeric value final_control_action = defuzzify(aggregated_output) return final_control_action ``` 对于具体的`fuzzy controller flowchart in English`, 可以参考如下结构说明图表中的主要组成部分以及它们之间的关系: - 输入量被送入到**Fuzzifier模块**, 它负责把传统意义上的确切数据映射成隶属度函数所代表的形式. - 接下来进入的是**Inference Engine部分**, 这里会依据已建立起来的知识体系即一系列IF-THEN语句形式表达出来的经验法则来进行推导得出结论. - 随后这些初步判定会被传递给下一个环节——**Aggregator单元**, 此处的任务是对多条路径上的信息加以汇总形成统一的整体表现形态. - 最终由**Defuzzifier组件**完成反向转变工序从而获得能够指导实践应用层面决策制定的确切指令. 尽管这里没有直接提供图片链接或者具体图形文件下载地址等内容服务项目,但是按照以上介绍完全可以自行绘制满足需求的标准版本流程示意图啦!
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