关于Spark里面的RDD.mappartitions的问题

最新推荐文章于 2024-01-08 10:56:07 发布
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本文探讨了Spark中mappartitions与foreachpartitions的区别，重点解释了mappartitions的执行机制及其如何利用懒加载特性来提高执行效率。
mappartitions的执行效率要比foreachpartitions高，但是对一个同样的RDD，mappartitions里面的call方法为什么不执行呢？这是懒加载的原因，只有在使用mappartitions的结果的时候，它才会真正去调用call方法执行，比如rdd.mappartitions.collect或者rdd.mappartitions.count
org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka010.HasOffse
JasonLee实时计算
01-05 4914
最近有很多同学来问我这个问题,说我的代码啥也没改呀,昨天晚上还运行的好好的,第二天早上再运行就报错了,org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka010.HasOffsetRanges,怎么都运行不了,这个错相信大家都非常的熟悉,就是一个类型转换异常,从报错上看呢,说...
Spark学习之路 （三）Spark之RDD
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
02-12 759
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 目录 一、RDD的概述 1.1　什么是RDD？ 1.2　RDD的属性 1.3　WordCount粗图解RDD 二、RDD的创建方式 2.1　通过读取文件生成的 2.2　通过并行化的方式创建RDD 2.3　其他方式 三、RDD编程API 3.1　Transformation 3.2　Action 3.3　Spark WordCount代码编写 3.4　WordCount执行过程图 四、RDD的宽依赖和窄依赖 4.1　R
pyspark总结
Yvesx的博客
04-18 494
基本数据结构RDD 弹性分布式数据集。既是数据集，又是编程模型（就是python里的对象）。 特点 RDD是数据集 RDD是编程模型，可以调用函数 RDD相互之间有依赖关系。（RDD.xxx()可以生成新的RDD） RDD是可以分区的。RDD的一些方法可以访问HDFS，HDFS是分区的。RDD可以访问很多种数据库。RDD处理非常大的数据集，所以支持分区，是并行的计算框架 pyspark使用方法 pyspark 手册 常用API SparkContext() 入口API，能够创建RDD，设置参数和
SparkRDD算子--mapPartitions算子
寒暄的博客
07-29 776
语法 val newRdd = oldRdd.mapPartitions(oldSet => {func}) 源码 作用 类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。 例子 package com.day1 import org.apache.spar
pyspark mapPartitions用法
WGS.
11-05 4296
mapPartitions 对一个分区进行操作，如果要实现向map一样的处理，函数里面需要遍历分区中的每一行。 def f(partitionData): for element in partitionData: pass # return updated data df.rdd.mapPartitions(f) +---------------+-----+ | name|bonus| +---------------+-----+ | James,S
Spark之RDD的mapPartitions算子
SX的博客
07-04 5315
mapPartitions 作用是通过向这个RDD的每个分区应用一个函数来返回一个新的RDD。 源码： f: Iterator[T] => Iterator[U] 应用场景：当数据量不太大的时候，可以用mapPartitions，可以提高运行效率 当数据量太大的时候，有可能会发生oom 举例说明： 1.初始化RDD，我们以2个分区的简单RDD如图所示为例 2.我们假设需求是将RDD中的元...
pyspark里mapPartitions的用法
攻城狮Kevin
07-19 3409
111
Spark RDD算子(十一) RDD 分区操作 mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、glom
timicai的博客
11-12 311
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 如果在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。 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。 下面的例子 java实现，把每一个元素平方 S
spark RDD算子（十二）之RDD 分区操作上mapPartitions, mapPartitionsWithIndex
qianchun22的博客
11-11 596
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
[PySpark学习]RDD的重要算子
alie_123的博客
01-08 1144
1、 map和foreach算子都有对应的分区算子，分别是mapPartitions和foreachPartition2、 分区算子适用于有反复消耗资源的操作，例如：文件的打开和关闭、数据库的连接和关闭等，能够减少操作的次数。3、 如果没有反复消耗资源的操作，调用两类算子，效果一样。1、 这两个算子都是用来改变RDD的分区数。2、 repartition 既能够增大RDD分区数，也能够减小RDD分区数。但是都会导致发生Shuffle过程。
通过代码实例来说明spark api mapPartitions和mapPartitionsWithIndex的使用
u012684933的专栏
07-15 8863
代码片段1： package com.oreilly.learningsparkexamples.scala import org.apache.spark._ import org.eclipse.jetty.client.ContentExchange import org.eclipse.jetty.client.HttpClient object BasicMapPartition
pyspark数据倾斜问题解决-repartition & mapPartitions
Toby的博客
01-08 2064
pyspark mapPartitions, repartition
pyspark partitionby与mapPartitions并行
l491899327的博客
08-20 4396
pyspark partitionby与mapPartitions并行 在大数据中，算法工程师经常使用spark来进行模型训练，但是基于不同的业务场景和模型的训练时间要求，算法工程师可能需要并行运行某个任务(训练模型) 举个例子:在电商场景中，不同的品类具有不同的时序性，具有不同的表现，工程师可能想将每个品类都运行一个算法，最终汇总看看效果，但是for循环满足不了时间的要求，这时候就可以运用mapPartitions来处理啦 1. 先定义个rdd数据吧 from pyspark import SparkCo
mapPartitions为什么不生效
齐梦星空
03-04 674
mapPartitions是个懒加载程序，只有使用其返回值时才会执行。
PySpark学习笔记—分区操作算子
qq_45151545的博客
10-25 508
PySpark学习笔记——分区操作算子
[spark]Spark算子：RDD基本转换操作(5)–mapPartitions、mapPartitionsWithIndex
11-25 1592
mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[U] 该函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。
JavaRDDLike.mapPartitions方法
lzf的博客
01-05 1536
spark java api调用mapPartitions方法的例子如下： package com.dsinpractice.spark.samples.core; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.Java...
Spark 入门（Python、Scala 版）
weixin_33894640的博客
05-07 315
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Caused by: java.lang.IndexOutOfBoundsException: 100 at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.apply(ResizableArray.scala:43) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.apply(ArrayBuffer.scala:48) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at com.bmsoft.operate.VsZConductorOverlimiteventPeriod$$anonfun$3$$anonfun$apply$6$$anonfun$apply$9.apply(VsZConductorOverlimiteventPeriod.scala:389) ~[_55816ee26fbdccb93561c3f306af0e74.jar:?] at com.bmsoft.operate.VsZConductorOverlimiteventPeriod$$anonfun$3$$anonfun$apply$6$$anonfun$apply$9.apply(VsZConductorOverlimiteventPeriod.scala:310) ~[_55816ee26fbdccb93561c3f306af0e74.jar:?] at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at com.bmsoft.operate.VsZConductorOverlimiteventPeriod$$anonfun$3$$anonfun$apply$6.apply(VsZConductorOverlimiteventPeriod.scala:310) ~[_55816ee26fbdccb93561c3f306af0e74.jar:?] at com.bmsoft.operate.VsZConductorOverlimiteventPeriod$$anonfun$3$$anonfun$apply$6.apply(VsZConductorOverlimiteventPeriod.scala:266) ~[_55816ee26fbdccb93561c3f306af0e74.jar:?] at scala.collection.Iterator$$anon$12.nextCur(Iterator.scala:434) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at scala.collection.Iterator$$anon$12.hasNext(Iterator.scala:440) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at scala.collection.Iterator$$anon$11.hasNext(Iterator.scala:408) ~[scala-library-2.11.8.jar:?] at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source) ~[?:?] at org.apache.spark.sql.execution.BufferedRowIterator.hasNext(BufferedRowIterator.java:43) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.WholeStageCodegenExec$$anonfun$10$$anon$1.hasNext(WholeStageCodegenExec.scala:614) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.UnsafeExternalRowSorter.sort(UnsafeExternalRowSorter.java:216) ~[spark-catalyst_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$$anonfun$2.apply(ShuffleExchangeExec.scala:279) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.sql.execution.exchange.ShuffleExchangeExec$$anonfun$2.apply(ShuffleExchangeExec.scala:250) ~[spark-sql_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:830) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$mapPartitionsInternal$1$$anonfun$apply$25.apply(RDD.scala:830) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute(MapPartitionsRDD.scala:38) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:324) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:288) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:96) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:53) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:109) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:345) ~[spark-core_2.11-2.3.0-odps0.30.0.jar:?] at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) ~[?:1.8.0_65-AliJVM] at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) ~[?:1.8.0_65-AliJVM] at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) ~[?:1.8.0_65-AliJVM]
最新发布
08-27
我们正在处理一个关于在Scala和Spark中使用ArrayBuffer时遇到的IndexOutOfBoundsException异常的问题。 根据用户提供的引用和问题，我们可以推断用户可能在使用Spark时遇到了数组越界异常，特别是在使用ArrayBuffer...
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