在Spark中关于groupByKey与reduceByKey的区别

区别: 1.map是对rdd中每一个元素进行操作 2.mapPartitions是对rdd中每个partition的迭代器进行操作 mapPartitions优点: 1.若是普通map,比如一个partition中有一万条数据,那么function要执行一万次,而使用mapPartions,一个task只执行一次function,function一次接收所有数据,只执行一次,性能高 2.若在map中需要频繁创建额外对象(如将rdd的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每条数据创建一个链接,m

最近在一个项目中做数据的分类存储,在spark中使用groupByKey后存入HBase,发现数据出现双份( 所有记录的 rowKey 是随机  唯一的 ) .经过不断的测试,发现是spark的运行参数配置的问题: spark.speculation=true , 将其改为false,问题就解决了.哎  , spark运行参数得修改要慎重...

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD 程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 PairR

一:TopN的书写编码 1.先上传数据 2.程序 1 package com.ibeifeng.bigdata.spark.core 2 3 import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom 4 5 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} 6 7 /** 8 * 分组TopN:按照第一个字段分组:同一组中,按照第二个字段进行排序:每一组中,获取出现最多的前K个数据. 9 * Created by

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个

窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区,这是shuffle类操作 Stage: 一个Job会被拆分为多组Task,每组任务被称为一个Stage就像Map Stage, Reduce Stage.Stage的划分,简单的说是以shuffle和result这两种类型来划分.在Spark中有两类task,一类是shuffleMap

今天,我们就先聊一下spark中的DAG以及RDD的相关的内容 1.DAG:有向无环图:有方向,无闭环,代表着数据的流向,这个DAG的边界则是Action方法的执行 2.如何将DAG切分stage,stage切分的依据:有宽依赖的时候要进行切分(shuffle的时候, 也就是数据有网络的传递的时候),则一个wordCount有两个stage, 一个是reduceByKey之前的,一个事reduceByKey之后的(图1), 则我们可以这样的理解,当我们要进行提交上游的数据的时候, 此时我们可以认

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化. Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个

前言: 矩阵乘法在数据挖掘/机器学习中是常用的计算步骤,并且在大数据计算中,shuffle过程是不可避免的,矩阵乘法的不同计算方式shuffle的数据量都不相同.通过对矩阵乘法不同计算方式的深入学习,希望能够对大数据算法实现的shuffle过程优化有所启发.网上有很多分布式矩阵乘法相关的文章和论文,但是鲜有对Spark中分布式矩阵乘法的分析.本文针对Spark中分布式矩阵乘法的实现进行必要的说明讨论. 分布式矩阵乘法原理: 矩阵乘法计算可以分为内积法和外积法.根据实现颗粒度的不同,也可以分为普通