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什么是一个RDD分区和片之间的区别

rdd作为一个分布式的数据集,是分布在多个worker节点上的。如下图所示,RDD1有五个分区(partition),他们分布在了四个worker nodes 上面,RDD2有三个分区,分布在了三个worker nodes上面。

使用Spark web UI查看任务执行和分区情况。 当一个stage执行的时候,你可以在Spark UI中查看一个指定stage的分区个数。

UNIX/Linux文件系统中,直接寻址为10块,一次间接寻址为256块,二次间接寻址为2562块,三次间接寻址为2563块。偏移为263168字节的逻辑块号是:11264/1024=11。块内偏移量=11264-11×1024=0。由于10

一般来讲,对于陌生的名词,大家的第一个反应都是“What is it?”。 RDD是Spark的核心内容,在Spark的官方文档中解释如下:RDD is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel。由此可见,其中有两个关键词:f...

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark

repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int,shuffle:Boolean=false):RDD[T] 他们两个都是RDD的分区进行重新划分,repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现,(假设RDD有N个分区,需要重新划分成M个分区...

rdd这种对象都是spark的api,哪会有啥不同? 说不同的话,应该是在本地跑spark分析任务和集群跑spark分析任务会有一些差别。在本地跑时处理大文件比较费劲,可能容易内存溢出;集群跑时需要注意占内存的参数需要广播变量,否则影响集群分析的性能。

如何创建RDD? RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。 举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。 scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) a: org.apache.spark.rdd.RDD[In...

hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。 假设block设置为128M,文件是250M,那么这份文件占3个block(128+128+2)。

不论用什么分区软件,主分区最多只能为4个。这是由mbr的定义决定的,64个字节的空间只够写四个主分区表(一个分区表用16个字节)。但如果你分了4个主分区以后就没法分逻辑分区了,那样你的电脑只能有4个分区,不能再多了。所以建议最多分三个主...

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