Mogul的博客

本文总结了Spark应用程序的关键配置项，主要涵盖以下方面：1.应用程序属性（名称、集群管理器URL、JVM参数等）；2.运行时环境（Python路径、临时目录等）；3.Shuffle行为（分区数、压缩等）；4.SparkSQL配置（广播Join、自适应查询等）；5.内存管理（Executor/Driver内存分配）；6.执行器行为（核心数、动态分配）；7.网络与调度配置；8.安全设置（认证、SSL）；9.序列化与压缩；10.集群管理器特定配置。这些配置参数直接影响Spark应用的性能、稳定性和资源利用率，

​1.打印前几行1.1 show()函数show()函数会将指定数量的行（默认是 20 行）转换为字符串并打印到控制台。无返回值，直接打印数据到控制台。df.show() # 默认显示前 20 行df.show(10) # 显示前 10 行1.2 take()函数用于获取 DataFrame 的前 N 行数据，返回一个包含 Row 对象的列表。返回一个包含 Row 对象的列表。返回一个包含前 N 行数据的列表，每行数据以 Ro

大规模数据处理的统一分析引擎弹性分布式数据集（即RDD)的概念。