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spark mapjoin
关于
spark
中算子,下面说法正确的是
答:
关于
spark
中算子,下面说法正确的是:
Spark
中的算子主要分为两种:转换(transformation)和动作(action)。转换算子用于修改数据集,而动作算子则用于触发计算并返回结果。一、转换算子 1、
map
:它接收一个函数和一个数据集作为输入,将该函数应用于数据集中的每一个元素,然后返回一个新的数据集。2、flat...
Spark
数据倾斜及其解决方案
答:
思路4. Reduce 端
Join
转化为
Map
端 Join 通过
Spark
的 Broadcast 机制,将 Reduce 端 Join 转化为 Map 端 Join,这意味着 Spark 现在不需要跨节点做 shuffle 而是直接通过本地文件进行
join
,从而完全消除 Shuffle 带来的数据倾斜。 其中A 是比较小的 dataframe 并且能够整个存放在 executor 内存中。 (1)适...
Spark
计算中的数据倾斜
答:
真正第3个stage来join数据的时候就可以看出差异了,具体可以参看上面数据倾斜的截图 在这种情况下,由于 city_info 比较小,可以采用
mapjoin
的方式,避免掉shuffle过程,直接一个stage就处理数据了 为什么单拿出三表join的场景呢, 因为大多数情况下的时候可以将其看作2次双表join来处理,但是有些特殊...
spark
什么意思
答:
Spark
是一种大规模数据处理工具。Spark是一个开源的集群计算系统,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。它使用Scala语言编写,但也能很好地支持Java、Python和R等语言。Spark旨在提供快速、通用的大规模数据处理能力。与传统的Hadoop
Map
Reduce相比,Spark具有更高的性能和更好的扩展性。Spark的核心是其RDD...
RDD 算子分类
答:
RDD算子分类,大致可以分为两类,即:1. Transformation:转换算子,这类转换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。2. Action:行动算子,这类算子会触发
Spark
Context提交Job作业。下面分别对两类算子进行详细介绍:一:Transformation:转换算子 1.
map
:将原来RDD的每个数据项通过...
spark
三类算子小总结
答:
而对于Key-Value的算子,就简单的解释一下
map
Values、combineByKey、reduceByKey、partitionBy、cogroup、
join
、leftOut
Join
、rightOutJoin这几类进行我的解释。 3、Action算子,这类算子会触发
Spark
Context提交作业。 针对action算子,foreach、...
spark
将数据缓存到内存中所以计算速度快
答:
Spark
使用内存计算,将数据缓存到内存中以便快速访问,然而
Map
Reduce则将数据写入磁盘,导致IO延迟和磁盘开销。Spark速度非常快的原因之一,就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存数据集。当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中...
科普
Spark
,Spark是什么,如何使用Spark
答:
Spark
更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念。Spark比Hadoop更通用 Spark提供的数据集操作类型有很多种,不像Hadoop只提供了
Map
和Reduce两种操作。比如
map
, filter, flatMap, sample, groupByKey, reduceByKey, union,
join
, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多种...
[
SPARK
][SQL] 面试问题之
Spark
AQE新特性
答:
Spark
AQE:破解大型集群查询性能的难题</ Spark 3.0 的新功能——Spark AQE(Adaptive Query Execution)犹如一颗璀璨的明珠,专为优化大型集群中复杂查询的性能而生。面对Spark SQL在并行度设置、
Join
策略选择以及数据倾斜等挑战,AQE如一把钥匙,解锁了固定Shuffle分区数(默认200)的限制,借鉴了RDBMS的...
Spark
的shuffle和
Map
Reduce的shuffle对比
答:
都会产线shuffle ③cogroup 和
join
性能的影响 shuffle就是将数据在不同分区间进行聚合分配,集群的多节点的数据交换,会涉及到磁盘I/O,序列化,网络I/O,很消耗性能。
spark
中的shuffle耗时,消耗性能,应该尽量避免!spark中的shuffle和
Map
Reduce的shuffle的功能一致,跨机器传输数据,细节略有不同。
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