HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为独立的存储单元，称为数据块，默认
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2023-07-12 10:11:03
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# 在 Spark 中实现 HDFS 动态分区
动态分区是 Spark 在处理大数据时非常关键的一个特性，尤其在与 HDFS 交互时。它允许我们根据特定列的值动态创建分区，而不是事先定义分区。本文将为您详细介绍如何在 Spark 中实现 HDFS 动态分区的步骤和代码示例。
## 流程概述
在实现动态分区之前，我们需要了解流程。以下是实现 HDFS 动态分区的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1、分区的介绍分区partition,RDD内部的数据集合在逻辑上和物理上被划分成多个小子集合,这样的每一个子集合我们将其称为分区,即是数据集的一个逻辑块。RDD只是数据集的抽象,分区内部并不会存储具体的数据。Partition 类内包含一个 index 成员,表示该分区在 RDD 内的编号，通过 RDD 编号 + 分区编号可以唯一确定该分区对应的块编号,利用底层数据存储层提供的接口,就能从存储介
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2023-08-01 17:25:11
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本文基于Spark 2.1.0版本新手首先要明白几个配置：spark.default.parallelism：（默认的并发数）如果配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：1.本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：
spark-shell spark.default.parallelism = 1
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2023-11-07 09:35:05
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一、分区的概念分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在
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2023-08-13 19:46:47
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Spark中加载本地(或者hdfs)文件以及 spark使用SparkContext实例的textFile读取多个文件夹(嵌套)下的多个数据文件在正常调用过程中，难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取，然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。针对多个文件夹下的多个文件，以前的做法是先进行文件夹的遍历，然后再进行各个文件夹目录的读取，其实不必那么麻烦，因为spark原生就支持这样的能力
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2023-08-28 22:10:52
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# Spark写入HDFS分区文件
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，能够高效地处理大规模数据。而HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop生态系统中的一部分，用于存储大量数据。在实际应用中，有时候需要将处理后的数据写入到HDFS中，并且按照特定的分区方式进行存储，以提高数据查询性能。
## 为什么要分区存储数据？
在大规模数据处理中，如果数据存储在一个文件中，那么在
一、RDD的概念RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并且还能控制数据的分区。不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管道化，从而避免了中间结果的I/O操作，提高数据处理的速度和性能。一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多
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2023-10-20 06:50:14
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## 实现Spark默认分区命令的步骤
使用Spark进行数据处理时，经常需要设置分区来优化计算性能。Spark默认分区是指在没有指定分区参数的情况下，Spark自动为数据集选择合适的默认分区数。本文将介绍如何实现Spark默认分区命令，帮助刚入行的开发者快速上手。
### 步骤概览
下面的表格展示了实现Spark默认分区命令的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
Spark从2014年诞生时的“星星之火”到如今的“燎原之势”，仅仅用了八年时间，其发展速度之快，以及受欢迎程度之高，由此可见一斑。现如今Spark已经得到了几乎所有大数据企业的认可，而这些企业也迅速将自己的产品与Spark进行了紧密地集成。所以，作为现在最热门的几大分布式大数据计算引擎之一，Spark几乎是大数据工程师的必修课，而RDD作为Spark框架的灵魂所在，也是我们所必须熟悉并掌握的，今
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2023-11-02 12:12:36
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# 理解和实现 Spark RDD 默认分区
在 Spark 中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的数据结构，它提供了一个不可变、并行的分布式数据抽象。默认情况下，当你创建 RDD 时，Spark 会根据集群和数据大小自行决定分区数量。然而，有时我们希望手动控制 RDD 的分区以优化性能和资源使用。
本文将详细介绍如何实现 Spark RDD 的默认分区，帮助新手开发者掌握这一基本技能。
目录spark的分区一. Hash分区二. Ranger分区三. 自定义Partitioner案例spark的分区 Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数。注意(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的
RDD.getNumPartitions()方法可以获得一个RDD分区数量，
1、默认由文件读取的话，本地文件会进行shuffle，hdfs文件默认会按照dfs分片来设定。
2、计算生成后，默认会按照executor-number*executor-cores来分片，也就是spark默认按照总工作核数来对数据分片，而不是工作实例数。
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2023-05-31 07:10:29
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目录3.4 RDD的分区3.5 RDD的依赖关系总结3.4 RDD的分区在分布式程序中，网络通信的开销是很大的，因此控制数据分布以获得最少的网络传输开销可以极大的提升整体性能；Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销。Spark中所有的RDD
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2023-09-23 09:11:09
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文章目录RDD的分区RDD分区器广播变量累加器topN RDD的分区spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2，当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：本地模式spark-shell --master local[N] spark.default.parallelism = N
spark-shell --master
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2023-10-14 05:34:35
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键值对RDD数据分区一、获取 RDD 分区二、Hash 分区三、Ranger 分区四、自定义分区 Spark 目前支持 Hash 分区和 Range 分区，用户也可以自定义分区，Hash 分区为当前的默认分区，Spark 中分区器直接决定了 RDD 中分区的个数、RDD 中每条数据经过Shuffle 过程属于哪个分区和 Reduce 的个数。注意：(1)只有 Key-Value 类型的 RDD
Hadoop 系列之一：HDFS简介简介HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS（Google File System）Google 文件系统。 HDFS有很多特点：① 保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 ② 运行在廉价的机器上。 ③ 适合大数据的处理
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2023-08-18 22:51:48
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接上篇文章第2章2.8:SparkCore之行动算子:Action算子与案例,RDD中的函数传递,方法与属性的传递,RDD依赖关系,Lineage,宽依赖与窄依赖,DAG,任务的划分,RDD缓存,RDD CheckPoint第3章 键值对RDD数据分区器3.1 获取RDD分区3.2 Hash分区3.3 Ranger分区3.4 自定义分区第4章 数据读取与保存4.1 文件类数据读取与保存4.1.1
源码地址https://github.com/apache/spark/blob/v2.4.0/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/RDD.scalarepartition：/ **
*返回一个具有正确numPartitions分区的新RDD。
*
*可以增加或减少此RDD中的并行度。在内部，这使用
*重新分配数据的随机播放。
一、导入新课带领学生回顾项目三Hadoop集群相关的知识，由于Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。其中，HDFS是解决海量大数据文件存储的问题，是目前应用最广泛的分布式文件系统。因此，本次课将针对HDFS分布式文件系统进行详细讲解 二、新课讲解（一）HFDS的演变HDFS 源于 Google 在2003年10月份发表的GFS（Google File System）论文，接下
