Spark Java中的MapPartition_Apache Spark mapPartition奇怪的行为(惰性评估？)_java中的Spark提交(SparkLauncher) - 腾讯云开发者社区

新建一个java的maven项目，pom中引入spark的依赖。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...1 简单map map(function) map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...2 MapPartition分区map package map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...，而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。...// 如果在map过程中需要频繁创建额外的对象,(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),

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Spark UDF加载外部资源

Spark UDF加载外部资源前言由于Spark UDF的输入参数必须是数据列column，在UDF中进行如Redis查询、白/黑名单过滤前，需要加载外部资源(如配置参数、白名单)初始化它们的实例。...子类中实现了serializable接口，父类中没有实现，父类中的变量不能被序列化,序列化后父类中的变量会得到null。...替换UDF 解决写Spark UDF 麻烦，那就用Dataset的mapPartition算子代码。...替换UDF (实现mapPartition) 在主逻辑代码中new mapPartition 减弱了程序的可读性，因此实现mapPartition类中进行词包匹配：实现mapPartition WordTrieMapPartitionImpl.java...参考文献 1 Spark中redis连接池的几种使用方法 http://mufool.com/2017/07/04/spark-redis/ 2 java机制:类的加载详解 https://blog.csdn.net

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Flink 遇见 Apache Celeborn：统一的数据 Shuffle 服务

而数据接收端在不断处理数据的过程中，也会将释放的缓冲区(Credit)反馈给发送端继续发送新的数据，而写数据则完全复用了 Celeborn 原有高效的多层存储实现。...在当前的版本 Celeborn 采用了 MapPartition 支持 Flink，ReducePartition 支持 Spark，不过在未来的版本中将考虑结合 Flink 边实现动态切换 Shuffle...3.3 MapPartition 数据读写与优化根据 Flink 当前 Shuffle、调度及容错的特点，MapPartition 的方式也采用了目前 Flink 的 Sort-Shuffle 实现，...即计算任务的输出数据在输出前对数据进行排序，排序后的数据追加写出到 CelebornWorker 的同一个文件中，而在数据读取的过程中，增加对数据读取请求的调度，始终按照文件的偏移顺序读取数据，满足读取请求...Worker 则负责 Shuffle 数据写入读取，前文提到的 Flink 使用的 MapPartition 和 Spark 使用的 ReducePartition 模式复用了所有的服务端组件并在协议上达到了统一

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为什么mapPartition比map更高效

而在大数据领域中又往往可以见到另外一个算子mapPartition的身影。在性能调优中，经常会被建议尽量用 mappartition 操作去替代 map 操作。...大家都知道，Spark是用微批处理来模拟流处理，就是说，spark还是一批一批的传输和处理数据，所以我们就能理解mapPartition的机制就是基于这一批数据做统一处理。这样确实可以高效。...最后（流式）任务的线程从这些队列中读取并尝试在RecordReader的帮助下，通过Deserializer将积累的数据反序列化为 Java 对象。...如果用户业务中需要频繁创建额外的对象或者外部资源操作，mapPartition的优势更可以体现。...map的函数调用次数要远高于mapPartition。如果在用户函数中涉及到频繁创建额外的对象或者外部资源操作，则mapPartition性能远远高出。

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Spark性能调优九之常用算子调优

前面介绍了很多关于Spark性能的调优手段，今天来介绍一下Spark性能调优的最后一个点，就是关于Spark中常用算子的调优。...废话不多说，直接进入正文； 1.使用mapPartitions算子提高性能 mapPartition的优点：使用普通的map操作，假设一个partition中有1万条数据，那么function就要被执行...mapPartition的缺点：使用普通的map操作，调用一次function执行一条数据，不会出现内存不够使用的情况；但是使用mapPartitions操作，很显然，如果数据量太过于大的时候，由于内存有限导致发生...总结：通过以上以上优缺点的对比，我们可以得出一个结论；就是在数据量不是很大的情况下使用mapPartition操作，性能可以得到一定的提升，在使用mapPartition前，我们需要预先估计一下每个partition...关于整个Spark调优，基本先告一段落，后面会介绍一些Spark源码分析的知识，欢迎关注。如需转载，请注明： z小赵 Spark性能调优九之常用算子调优

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【Spark篇】---Spark中Shuffle文件的寻址

一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...中的MapOutputTrackerMaster汇报。...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM

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你真知道如何高效用mapPartitions吗？

做过一段时间spark的应用开发的小伙伴都会渐渐发现，很没趣，因为都是调API。那么，真的是没趣吗，还是说你本身没有去深入研究呢？通过本文你就会发现自己没成长是哪的问题了。...1. mappartition粗介本问主要想讲如何高效的使用mappartition。首先，说到mappartition大家肯定想到的是map和MapPartition的对比。...mkString(",")) 结果 30,27,24,21,18,15,12,9,6,3,60,57,54,51,48,45,42,39,36,33 4. mappartitions高效用法注意，3中的例子...，会在mappartition执行期间，在内存中定义一个数组并且将缓存所有的数据。...对于这样的案例，Spark的RDD不支持像mapreduce那些有上下文的写方法。其实，浪尖有个方法是无需缓存数据的，那就是自定义一个迭代器类。

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框架 | Spark中的combineByKey

在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key进行join。...Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...mergeValue则是将原RDD中Pair的Value合并为操作后的C类型数据。合并操作的实现决定了结果的运算方式。...所以，mergeValue更像是声明了一种合并方式，它是由整个combine运算的结果来导向的。函数的输入为原RDD中Pair的V，输出为结果RDD中Pair的C。...mergeValue实则就是将原RDD的元素追加到CompactBuffer中，即将追加操作(+=)视为合并操作。

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【Spark篇】---Spark中控制算子

一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。...checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。二、具体算子 1、 cache 默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。...job执行完之后，spark会从finalRDD从后往前回溯。...2.3.回溯完成之后，Spark会重新计算标记RDD的结果，然后将结果保存到Checkpint目录中。 ...对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job（回溯完成之后重新开的job）只需要将内存中的数据（cache缓存好的checkpoint那个点的数据）拷贝到HDFS

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关于yarn的job运行时文件描述符问题

所以要合理修改reduce的task数目即spark.default.parallelism 2、shuffle磁盘IO时间长解决方案：设置spark.local.dir为多个磁盘，并设置磁盘的IO...true，来合并shuffle中间文件，此时文件数为reduce tasks数目； 4、序列化时间长、结果大解决方案： spark默认使用JDK 自带的ObjectOutputStream，这种方式产生的结果大...5、单条记录消耗大解决方案：使用mapPartition替换map，mapPartition是对每个Partition进行计算，而map是对partition中的每条记录进行计算； 6、collect...输出大量结果时速度慢解决方案： collect源码中是把所有的结果以一个Array的方式放在内存中，可以直接输出到分布式的文件系统，然后查看文件系统中的内容； 7、任务执行速度倾斜解决方案：如果数据倾斜...=true 把那些持续慢的节点去掉； 8、通过多步骤的RDD操作后有很多空任务或者小任务产生解决方案：使用coalesce或者repartition去减少RDD中partition数量； 9、Spark

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【Spark篇】---Spark中Action算子

; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; /** * count * 返回结果集中的元素数，会将结果回收到Driver端。...一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 package com.spark.spark.actions; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf...org.apache.spark.api.java.function.Function; /** * collect * 将计算的结果作为集合拉回到driver端，一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后...class Operator_collect { public static void main(String[] args) { /** * SparkConf对象中主要设置...（reduce里面需要具体的逻辑，根据里面的逻辑对相同分区的数据进行计算） java代码： package com.spark.spark.actions; import java.util.Arrays

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Spark中的持久化

Spark中cache和persist的区别 1.RDD持久化简介 Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。...Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。...在 shuffle 操作中（例如 reduceByKey），即便是用户没有调用 persist 方法，Spark 也会自动缓存部分中间数据。...MEMORY_ONLY : 将 RDD 以反序列化 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，部分数据分区将不再缓存，在每次需要用到这些数据时重新进行计算。这是默认的级别。...MEMORY_AND_DISK : 将 RDD 以反序列化 Java 对象的形式存储在 JVM 中。如果内存空间不够，将未缓存的数据分区存储到磁盘，在需要使用这些分区时从磁盘读取。

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了解Spark中的RDD

RDD在操作中是属于惰性调用，只有到达‘’行动‘’这个操作之后，才会开始进行真正的计算。...对象存储可以是java对象。避免了不必要的数据序列化和反序列化开销。...这两种区别：正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。阶段进行划分 1....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。

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Spark中的RDD介绍

我们在Java程序中定义的那个类型是JavaRDD,实际上是在是对本身的RDD类型的一个封装，我们想亲密接触RDD，直接翻翻这部分的源码，我们看下图一：图一:Rdd源码头注释可能也是这部分源码是重中之重...，Spark大咖们在写这部分给了特别多的文字。...后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。

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Spark Spark {{JAVA_HOME}}找不到

在 Yarn 上使用 Spark，以 cluster 模式运行： sudo -uxiaosi spark-submit \ --class com.sjf.example.sql.SparkHiveExample...executor-memory 12g \ --num-executors 20 \ --executor-cores 2 \ --queue xiaosi \ --conf spark.driver.extraJavaOptions...而且 ApplicationMaster 所在机器的日志里面有下面的信息提示： /bin/bash: {{JAVA_HOME}}/bin/java: No such file or directory...发现换一台机器提交作业就没有问题，怀疑是版本的问题，经过对比，原来是我编译Spark所使用的Hadoop版本和线上Hadoop版本不一致导致的，当前使用Hadoop版本是2.7，而线上是使用的2.2。...后来使用线上Hadoop版本重新编译了Spark，这个问题就解决了。

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spark学习（五）——分区数据

spark在处理的数据在内部是分partition的。除非是在本地新建的list数组才需要使用parallelize。...保存在hdfs中的文件，在使用spark处理的时候是默认分partition的。我们可以使用getNumPartitions()获取当前rdd的partition的信息。...通过glom()函数能够获取到分partition的rdd信息我们在处理数据的一般使用的map函数，同样也可以根据partition进行mapPartition处理，但是需要注意的是map处理的是每一行的数据...而mapPartition是处理的是一个partition上的数据，所以它处理的是iterator。...coding: UTF-8 -*- from pyspark import SparkContext, SparkConf def main(): logFile = "/user/root/spark

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【Spark篇】--Spark中的宽窄依赖和Stage的划分

一、前述 RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。...Stage概念 Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage，划分stage...备注：图中几个理解点： 1、Spark的pipeLine的计算模式，相当于执行了一个高阶函数f3(f2(f1(textFile))) !+!+!...所以这也是比Mapreduce快的原因，完全基于内存计算。 2、管道中的数据何时落地：shuffle write的时候，对RDD进行持久化的时候。 3. ...import org.apache.spark.SparkContext import java.util.Arrays object PipelineTest { def main(args:

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不可不知的Spark调优点

并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。 1.合理设置微批处理时间在SparkSreaming流式处理中，合理的设置微批处理时间（batchDuration）是非常有必要的。...但在实际使用中，需要根据生产者写入Kafka的速率以及消费者本身处理数据的速度综合考虑。...3.缓存反复使用的"数据集" Spark中的RDD和SparkStreaming中的DStream，如果被反复的使用，最好利用cache或者persist算子，将"数据集"缓存起来，防止过度的调度资源造成的不必要的开销...6.使用Kryo进行序列化和反序列化 Spark默认使用Java的序列化机制，但这种Java原生的序列化机制性能却比Kryo差很多。...替代repartition与sort操作 4）使用mapPartition替代map 5）使用foreachPartition替代foreach 要结合实际使用场景，进行算子的替代优化。

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【Spark篇】---Spark中transformations算子二

; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; /** * coalesce减少分区 * 第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle...zip 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式）变成一个KV格式的RDD,两个RDD的个数必须相同。...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号

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spark (java API) 在Intellij IDEA中开发并运行

概述：Spark 程序开发，调试和运行，intellij idea开发Spark java程序。...(第一部分)使用intellij IDEA创建一个Java的Maven项目。Github项目源码初始化的MAVEN项目如下 ?...Spark程序 3.1 设置IDEA运行项的Configuration中的VM opthion 增加-Dspark.master=local ?...3.2.右键SimpleApp.java 点击运行，稍等片刻看到运行成功。已经将Readme.md中的单词a和b统计出来了Lines with a: 62, lines with b: 30 ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在IDEA中运行成功！ 4.(第二部分)将intellij IDEA中的Spark java程序打包成jarGithub项目源码 ?

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1 Spark入门各种map的操作，java语言

Spark UDF加载外部资源

Flink 遇见 Apache Celeborn：统一的数据 Shuffle 服务

为什么mapPartition比map更高效

Spark性能调优九之常用算子调优

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