本篇文章首先通过大家熟知的一个参数spark.default.parallelism为引，聊一聊Spark并行度都由哪些因素决定？...W1.jpg 上图是spark官网关于spark.default.parallelism参数说明： 对于reduceByKey和join这些分布式shuffle算子操作，取决于它的父RDD中分区数的最大值...如果集群管理器是Mesos，则为8 其他的：对比所有executor上总核数与2比较，哪个大是哪个 当然上面这些都是默认值，如果我们自己设置了分区数，情况就会有所变化，直接看源码【查看org.apache.spark.Partitioner...笔者再次建议，学习Spark一定要多看Spark官网http://spark.apache.org/，并且多看源码
我们知道并行并不是并发，不是同步，更不是异步。 Java 8新增了并行流来实现并行的效果，只需要在集合上调用parallelStream()即可。...System.out.println(s); } }); 如果要达到类似于 Java8 的 parallel 执行效果，可以借助 flatMap 操作符来实现并行的效果...flatMap.png flatMap会对原始Observable发射的每一项数据执行变换操作。...在这里，可以使用doFinally操作符来执行shutdown()。 doFinally操作符可以在onError或者onComplete之后调用指定的操作，或由下游处理。...增加了doFinally操作符之后，代码是这样的。
本篇文章首先通过大家熟知的一个参数spark.default.parallelism为引，聊一聊Spark并行度都由哪些因素决定？ ?...上图是spark官网关于spark.default.parallelism参数说明： 对于reduceByKey和join这些分布式shuffle算子操作，取决于它的父RDD中分区数的最大值 对于没有父...如果集群管理器是Mesos，则为8 其他的：对比所有executor上总核数与2比较，哪个大是哪个 当然上面这些都是默认值，如果我们自己设置了分区数，情况就会有所变化，直接看源码【查看org.apache.spark.Partitioner...笔者再次建议，学习Spark一定要多看Spark官网http://spark.apache.org/，并且多看源码
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...理论上，我们写spark core都不会用到多线程，那个代码的执行确实是一条线下去，当遇到action算子时会被阻塞，开始解析并执行这个spark任务，当任务执行完才会继续往下走。...那么如何并行呢？其实我们可以通过简单的多线程实现，只要我们的driver能读到多个action，那么他会把任务都提交上去，也就实现了我们job并行。...这个其实很好理解，完全符合我们一般写代码的逻辑，但是如果把这个扩展到spark streaming，可能就不是那么好使了，为什么呢？...我们知道流处理是不间断的，会一遍又一遍重复去执行你的任务，这个时候如果你说是一条线程从头到尾，那就玩不下去了，那么这个时候spark是怎么处理的呢？
其实笔者之前的文章已有相关介绍，想知道为什么，就必须了解Spark在加载不同的数据源时分区决定机制以及调用不用算子时并行度决定机制以及分区划分。...其实之前的文章《Spark的分区》、《通过spark.default.parallelism谈Spark并行度》已有所介绍，笔者今天再做一次详细的补充，建议大家在对Spark有一定了解的基础上，三篇文章结合一起看...大家都知道Spark job中最小执行单位为task，合理设置Spark job每个stage的task数是决定性能好坏的重要因素之一，但是Spark自己确定最佳并行度的能力有限，这就要求我们在了解其中内在机制的前提下...之前已经介绍过，stage划分的关键是宽依赖，而宽依赖往往伴随着shuffle操作。对于一个stage接收另一个stage的输入，这种操作通常都会有一个参数numPartitions来显示指定分区数。...在Spark SQL中，任务并行度参数则要参考spark.sql.shuffle.partitions，笔者这里先放一张图，详细的后面讲到Spark SQL时再细说： ?
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点...import org.apache.solr.client.solrj.impl.HttpSolrClient import org.apache.spark.rdd.RDD import...org.apache.spark....Record]() //迭代处理每条数据，符合条件会提交数据 lines.foreach(line=>indexLineToModel(line,datas)) //操作分区结束后...，可以关闭一些资源，或者做一些操作，最后一次提交数据 commitSolr(datas,true); } /*** * 提交索引数据到solr中
基本操作 创建RDD var data = Array(1,2,3,4) //数组 var distData = sc.parallelize(data,3) //创建RDD distData.collect...distFile.take(1) //取出一行数据 //也可以同时读取多个文件，相当于多个文件拼接 //读取整个目录下的所有文件 //读取含有通配符的目录 textFile("/input/*.txt") 3.map操作...] = Array(12, 14, 16, 18) 5.flatmap是一个一对多的map var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD...sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(2,3))) val rdd11 = rdd0.groupByKey() rdd11.collect 10.reduceByKey 是数据分组聚合操作
pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark...print "=======firt part======\n" # 用sc创建一个RDD -- resilient distributed dataset lines = sc.textFile("D:/spark...-2.1.2-bin-hadoop2.7/bin/readme.txt") # RDD支持转化操作和行动操作 # 转化操作是返回一个新的RDD # 行动操作是向驱动器程序返回结果，或将结果写入输出，会触发实际的计算...# 转化操作例子：filter pyline = lines.filter(lambda line: "a" in line) # 行动操作： c = pyline.first() count =...sql # 从文件生成DataFrame # 用sc创建一个RDD -- resilient distributed dataset table_rdd = sc.textFile("D:/spark
方法一： from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName(...
DLCNN_juge_mal")) scan.addColumn(Bytes.toBytes("0"), Bytes.toBytes("DLCNN_juge_type")) //spark...将RDD转换为Df //rdd返回df var rdd = hbaseRDD.map(new org.apache.spark.api.java.function.Function
概述 每一次转换操作都会产生不同的RDD,供给下一个操作使用。...惰性机制 RDD的转换过程是惰性求值的，也就是，整个转换过程只记录轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到了行动操作时，才会触发真正的计算。...filter(func) 过滤出满足函数func的元素，并返回存入一个新的数据集 val conf = new SparkConf().setAppName("spark").setMaster...result = rdd.filter(_%2==0) println(result.collect().mkString(",")) map(func) 将每个元素传递到函数func中进行操作...持久化 RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算，每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算，这个对于迭代计算而言，代价非常大，因为迭代计算经常需要多次使用同一组的数据。
如果数据可以分成块并单独处理，那么问题就被认为是可并行化的。...数据并行情况 当文件的每一行都可以单独处理时 基因组的每条染色体都可以单独处理 组件的每个脚手架都可以单独处理 处理并行 压缩或解压缩 10 到 100 个文件 计算大文件中的行数 将许多样本的原始测序数据文件与基因组进行比对...不能并行的情况 基因组组装并不是简单的可并行化，因为第一步需要将每个读数与其他读数进行对齐，以便找到哪些读数相似并且应该连接（组装）。...GNU 并行 我们用来并行化生物信息学问题的程序是 GNU 并行。它是“一种使用一个或多个计算节点并行执行作业的 shell 工具”。GNU 并行可帮助您运行原本要按顺序一项一项或循环运行的作业。...该函数的使用方法是： 并行命令 -j10 用于处理的作业或 cpu 数量。这里我们使用 10 个 cpu。
Threshold: Spark RDD API VS MapReduce API One Machine:R/Pandas 官网的说明 http://spark.apache.org/docs/2.1.0...python runtime DataFrame运行起来，执行语言不同，但是运行速度一样: java/scala/python ==> Logic Plan 根据官网的例子来了解下DataFrame的基本操作...， import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * DataFrame API基本操作 */ object DataFrameApp { def...from table where age>19 peopleDF.filter(peopleDF.col("age") > 19).show(); //根据某一列进行分组，然后再进行聚合操作...： select age,count(1) from table group by age peopleDF.groupBy("age").count().show(); spark.stop
概述 在 spark shuffle的写操作之准备工作中的 ResultTask 和 ShuffleMapTask 看到，rdd读取数据是调用了其 iterator 方法。...通过父RDD的checkpoint也是需要通过spark底层存储系统或者是直接计算来得出数据的。 不做过多的说明。 下面我们直接进入主题，看shuffle的读操作是如何进行的。...streamWrapper：输入流的解密以及解压缩操作的包装器，其依赖方法 org.apache.spark.serializer.SerializerManager#wrapStream 源码如下：...在聚合的过程中涉及到了数据的溢出操作，如果有溢出操作还涉及 ExternalSorter的溢出合并操作。 数据排序 数据排序其实也很简单。...关于聚合和排序的使用，在前面文章中shuffle写操作也提到了，聚合和排序的类是独立出来的，跟shuffle的处理耦合性很低，这使得在shuffle的读和写阶段的数据内存排序聚合溢出操作的处理类可以重复使用
spark 的计算流程大概如图: ? 其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据....本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理. 以下函数整理, 基与Python中RDD对象....数据的转换操作 数据之间的转换操作, 用于生成中间数据. 方法名 说明 「过滤」 filter 过滤掉函数计算后返回 false 的数据 distinct 对数据集中的元素进行去重....可自定义分区函数与排序函数 glom 将每个分区的元素合并为一个列表 结果的获取操作 用于从已经处理过的数据集中取出结果....等等吧, 都是 saveAs 打头的方法 ---- 比如Spark SQL等还有一些自己实现的方法来方便使用的, 没有在此列出. 留着后面写的时候作为参考, 毕竟英语是硬伤.
+以下内容来自 Spark 官方文档 Actions 小节, 更多内容可查看官方文档. 如有不当之处, 欢迎指正....行动 涵义 reduce(func) 使用传入的函数参数 func 对数据集中的元素进行汇聚操作 (两两合并)....该函数应该具有可交换与可结合的性质, 以便于能够正确地进行并行计算. collect() 在 driver program 上将数据集中的元素作为一个数组返回....这在执行一个 filter 或是其他返回一个足够小的子数据集操作后十分有用. count() 返回数据集中的元素个数 first() 返回数据集中的第一个元素 (与 take(1) 类似) take(n...可以看出 action 的所有操作都是针对数据集中 “元素” (element) 级别的动作, action 的主要内容是 存储 和 计算.
这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。...所以从本质上而言，应用于 DStream 的任何操作都会转换为底层 RDD 上的操作。例如，在示例代码中 flatMap 算子的操作实际上是作用在每个 RDDs 上 (如下图)。...1558945265000 三、输出操作 3.1 输出API Spark Streaming 支持以下输出操作： Output OperationMeaningprint()在运行流应用程序的 driver...会将对 RDD 操作分解为多个 Task，Task 运行在具体的 Worker Node 上。...这是因为 Spark 的转换操作本身就是惰性的，且没有数据流时不会触发写出操作，所以出于性能考虑，连接池应该是惰性的，因此上面 JedisPool 在初始化时采用了懒汉式单例进行惰性初始化。
一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。...通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。...通过转化操作，从已有的RDD中派生出新的RDD，spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系。...3、行动操作 RDD最常见的行动操作：reduce()操作,它接受一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同类型的RDD数据并返回一个同样类型的新元素。...两者的区别在于Spark计算RDD的方式不同。虽然你可以在任何时候去定义新的RDD，但Spark只会惰性计算这些RDD，他们只有在第一次在一个行动操作中用到时，才会真正计算。
这里为了区分，Streaming 里的Job 我们叫 Job,Spark Core中Action产生的job我们叫 Spark core Job。 通常而言，同一Stage里的Task一般都是并行的。...同一Spark Core Job里的Stage可以并行，但是一般如果有依赖则是串行,可以参考我这篇文章Spark 多个Stage执行是串行执行的么？。...Streaming Job的并行度复杂些，由两个配置决定： spark.scheduler.mode(FIFO/FAIR) spark.streaming.concurrentJobs 我们知道一个Batch...这里说的池子，他的大小就是由spark.streaming.concurrentJobs 控制的。 concurrentJobs 其实决定了向Spark Core提交Job的并行度。...值得一提的是，Streaming job里的Action 产生的Spark core job默认是串行的，除非你手动通过线程并行提交。
stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作...当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。...这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。...spark.executor.memory spark.driver.cores spark.driver.memory 3.并行度调节： （1）sc.textFile(xx,minnumpartition...参数说明：调节聚合后的RDD的并行度 （7）spark.default.parallelism 参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。
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