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    Spark中Executor內(nèi)存中管理機制

    分為兩種1.靜態(tài)內(nèi)存管理2.統(tǒng)一內(nèi)存管理一.靜態(tài)內(nèi)存管理 首先定義內(nèi)存的大小為3G(--executor-memory 3G)定義完成后,靜態(tài)的...

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    Spark shuffle中 reduce task是怎么拉取數(shù)據(jù)的?

    1.map task 執(zhí)行完畢后會將計算狀態(tài)以及磁盤小文件位置等信息分裝到mapStatue對象中,然后由本進程中的MapOutPutTrack...

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    Spark shuffle

    一.reduceByKey的含義reduceByKey會將上一個RDD中的每一個key對應的所有value聚合成一個value,然后生成一個新的...

  • 會發(fā)生shuule的算子

    reduceByKeycountByKeyjoingroupByKeycogroup他們的共同特點都是一些聚合類的算子

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    Spark中sortByKey是如何進行全局排序的

    首先有一個問題有一臺服務器:24core 128G內(nèi)存,要處理一個1T的數(shù)據(jù)怎么辦? 要采用拆分策略,將1T的數(shù)據(jù)拆分成128G大小的塊進入服務...

  • 統(tǒng)計一下每一個月份中,溫度最高top2

    思路首先按照月份來分組,對組內(nèi)的數(shù)據(jù)按照溫度來排序取溫度最高的前兩名,然后分組取RDD代碼 關于serialVersionUIDserialVe...

  • 根據(jù)溫度排序,溫度相同按照濕度排序

    原始數(shù)據(jù) 思路:1.將數(shù)據(jù)讀取到RDD1中2.將RDD1中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成K-V格式的RDD23.對RDD2使用sortByKey排序代碼 其中So...

  • map 和 mapPartitions

    map:遍歷算子,可以遍歷RDD中每一個元素,遍歷的單位是每條記錄 mapPartitions遍歷算子,可以改變RDD格式,會提高RDD并行度,...

  • reduceByKey和countByKey區(qū)別

    相同點: 兩者都會根據(jù)key來分組 不同點:reduceByKey會根據(jù)用戶傳入的聚合邏輯對數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進行聚合,countByKey不需要用戶...

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