有一个简单的，也许奇怪的问题:对于下面的代码，DAG被执行了两次，这是意料之中的，因为我调用了两次action：valerrorLines.add(1)})println(result.count())如果我取消对reduceByKey行的注释，
浏览 0提问于2017-07-03得票数 3
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我在火花壳中运行了以下任务：d.join(d.reduceByKey(_ + _)).collect
我希望第11阶段的输出与第12阶段的输入相连接，但事实并非如此。
浏览 0提问于2016-11-16得票数 6
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我运行的是Spark 2.3.1独立集群。我的工作是每2分钟消费一次Kafka迷你批次，并将聚合写到某个商店。List[Row] ) .reduceByKey((r1, r2) => r) .foreachRDD{ (rdd, time) => // write data} 当我查看DAG时，图片如下所示 ?我的问题--据我所知，spark应该使用组合器来进行r
浏览 4提问于2019-05-29得票数 0
process“部分包括为每个rdd执行一个映射和一个约简键。那我就通过联合加入他们。实际上，星星之火生成的DAG如下所示：
我对这个角色的黑体字有异议。AFAIK，这意味着在最后一项任务中，Spark将以并行的80还原键调度，其中每个键都占用大量内存。在完成此RDD的映射阶段之后，为每个rdd单独执行reduceByKey()似乎更有效。相反，在完成所有映射阶段之前，
浏览 1提问于2018-07-19得票数 2
当我使用reduceByKey或aggregateByKey时，我会遇到分区问题。例如，reduceBykey(_+_).map(code)因此，作为解决方案，我使用了repartition方法。这对于分区分发是有好处的，但是repartition也很昂贵。
有没有办法明智地解决分区问题？
浏览 1提问于2017-03-26得票数 5
据我所知，星火中的操作的DAG只在执行操作时执行。但是，我可以看到reduceByKey()操作(作为一个转换)开始执行DAG。它规定了以下例外：
Exception in thread "main&quo
浏览 2提问于2017-02-07得票数 4
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我知道Spark可以使用Scala、Python和Java来操作。此外，RDDs还用于存储数据。
但是请解释一下，Spark的架构是什么，它是如何在内部工作的。
浏览 0提问于2015-06-07得票数 38
我想使用一个((String，String)，BigDecimal) RDD作为一个PairRDD，这样我就可以使用reduceByKey函数了。Spark不会将RDD识别为PairRDD。scala> jrdd2
scala> val jrd
浏览 9提问于2019-05-15得票数 0
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我想知道Apache是如何实现洗牌阶段的。它是否使用与MapReduce相同的技术？rddA.map1.groupByKey();rddY = rddB.map4.map5.saveAsTextFile();
它是否执行然后读取中间文件2次，一次用于map2 map3分支，另一次用于map4 map5，而无需再次计算rddB，即使我们没有在rddB上执行隐式缓存？
浏览 1提问于2015-04-21得票数 0
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当我调用RDD.mapValues(...).reduceByKey(...)时，我的代码不会编译。但是当我倒序时，RDD.reduceByKey(...).mapValues(...)((x, _) ⇒ x)Test.scala:7: error: value reduceByKey is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[(Long, E)]
possible cause: mayb
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
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我只在一个具有Spark的节点上运行Parallelism = 1，以便将其性能与单线程应用程序进行比较。我想知道Spark是否仍然在使用Shuffle，尽管它不是并行运行的。因此，如果执行以下命令： .map(word => (word, 1))我从获得以下输出：
counts: org.apache.s
浏览 1提问于2015-12-13得票数 3
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已经在经典的Hadoop MapReduce上提出了一个新的分布式编程模型，在许多情况下，特别是在机器学习方面，它的简化和巨大的性能提升。然而，本文缺乏利用internal mechanics在Resilient Distributed Datasets上实现Directed Acyclic Graph的材料。
浏览 0提问于2014-09-14得票数 67
我试图使用在DStream上执行ETL，但得到了以下错误。你能帮我修一下吗？谢谢。KafkaCardCount.scala:56:28: value reduceByKey is not a member of org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.kafka010.Con
浏览 3提问于2018-01-14得票数 2
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编辑-[dag-scheduler-event-loop] INFO org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler- Missing parents: List()
[dag-scheduler-event-loop] INFO org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler -[dag-sch
浏览 11提问于2017-07-12得票数 0
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我正在写一个关于Spark的程序，我只是根据键进行聚合。这个程序非常简单。我的输入数据只有2 2GB，运行在多核服务器(8核，32GBRAM)上，设置为local2。这就是使用两个内核进行并行化。val resultRDD = new PairRDDFunctions(dataPoints.map(x =>(x._1, List[Double](x._2))))
resultRDD.reduceByKey
浏览 0提问于2014-03-11得票数 2
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我在spark中了解到，reducebykey将首先在每个分区上本地减少，然后进行混洗。然而，如果我在每个分区后执行reducebyKey操作，reducebykey是否仍然执行全局范围的reduce，或者它会将reduce限制在每个分区级别上，而不会在不同的分区之间进行混洗？
浏览 2提问于2018-10-04得票数 0
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我在集群上有一个奇怪的执行流问题。方法A调用-在FOREACH中调用的方法B-方法C 执行流程应该是 Method A --> Method B --> Method C 但是它是这样工作的： 1) Method A --> Method
浏览 39提问于2019-10-04得票数 1
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星火联盟是沉重的
、、
="-1").reduceByKey(_:::_)val countyAll = areaCodeAll.map(x => (x._1._3,x._2)).filter(_._1!设置：
spark-shell --master yarn-client spark.default.paralle
浏览 8提问于2018-07-29得票数 0
我正在执行spark中的wordcount程序，并试图将结果存储在一个文本文件中。import org.apache.spark.SparkContextimport or
浏览 0提问于2017-10-10得票数 0
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