参考资料 https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ //详细记录了不同操作下各个分区的个数前言我们这边分区数是按照什么规则呢，今天详细吧这个问题好好看下分区的数量决定了spark任务的并行度前提 我们的分区数都是按照默认规则，没有人为改变过分区分区规则我们不管是read.csv 还是 textFile 还是spark读
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2023-09-29 10:00:22
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Spark – RDD数据分区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，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None (2)每个RDD的分区ID范围：0~n
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2023-09-25 11:28:36
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# 使用Spark将非分区表转换为分区表
随着大数据技术的发展，数据处理和分析的需求持续增长。在这种情况下，采用合适的数据存储格式和结构显得尤为重要。分区表可以显著提高查询性能，减少数据扫描的范围，有效提升计算效率。本篇文章将探讨如何使用Apache Spark将非分区表转换为分区表，并为您提供代码示例，帮助您更好地理解这一过程。
## 什么是分区表？
分区表是将数据根据某一列（即分区列）的
默认分区源码（RDD数据从集合中创建）1）默认分区数源码解读 2）创建一个包 3）代码验证import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object partition01_Array_default {
def main(args: Array[String]): U
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2023-08-31 14:37:06
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Spark RDD的分区规则一.RDD中数据来源二.读取内存数据分区规则三.读取文件数据分区规则3.1 分区数量的计算规则3.2 数据分配到哪个分区规则 一.RDD中数据来源2个地方：本地集合或外部数据源sc.parallelize(本地集合，分区数)
sc.makeRDD(本地集合，分区数) 底层是parallelize
sc.textFile(HDFS/文件夹，分区数) 以行为单位读取数据
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2023-08-04 20:16:30
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# 使用Spark SQL查看Hive分区表的多个分区
Hive是一个用于处理大规模数据的框架，它以类似SQL的语言查询数据。分区表是一种将数据分割成不同部分以便于查询和管理的方式，尤其适合大数据场景。Spark SQL可以轻松访问和操作Hive分区表，本文将介绍如何使用Spark SQL查看Hive的分区表，包括代码示例和实现流程。
## 1. Hive分区表的概念
Hive分区表将数据按
静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
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2023-08-03 13:24:33
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1、spark中partition与HDFS中block的关系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，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.
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2023-08-21 14:01:11
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# Spark SQL 分区表实现
## 引言
在处理大规模数据时，使用分区表可以提高查询性能和数据处理效率。Spark SQL提供了对分区表的支持，本文将介绍如何在Spark SQL中实现分区表。
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[创建表] --> B[添加分区]
B --> C[加载数据]
C --> D[查询数据]
```
#
原创
2023-10-22 13:08:22
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# Spark查询分区表的科普文章
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛应用于大数据处理和分析。由于数据量的急剧增加，不同的数据存储模式应运而生，其中分区表就是一种常见的数据组织形式。本文将探讨如何使用 Spark 查询分区表，并通过示例代码来帮助理解。
## 1. 什么是分区表？
分区表是将大表拆分为多个小表的方式，这种拆分是基于某些列的值。当你查询分区表时，Spar
# 如何通过Spark读取分区表
## 1. 整体流程
下面是实现“spark读取分区表”的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取分区表的数据 |
| 3 | 显
通过文件数据源创建RDD:rdd = sc.textFile(filePath, minPartitions=None)filePath是外部文件的路径，可以是本地文件，也可以是hdfs等。 minPartitions参数用来控制文件数据源创建RDD时所分配的最小分区数。默认minPartitions=2
我们还可以通过源码得到这一点： 当没有设置minPartitions，即minPartit
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2023-09-27 10:32:08
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# Hive分区表查看分区流程
## 1. 引言
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似于SQL的查询语言来分析大型数据集。Hive中的分区表允许我们将数据按照特定的列值进行分区，以提高查询效率。本文将介绍如何通过Hive查看分区表的分区。
## 2. 流程概述
下面的表格展示了查看Hive分区表分区的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
|
## 如何使用 MySQL 查看分区表的分区
在数据库管理中，分区表是一种优化大数据量处理性能的好方法。MySQL 支持多种类型的分区，可以根据需求将数据分布到不同的物理空间。本文将详细介绍如何查看 MySQL 数据库中分区表的分区，并提供详细的步骤和代码示例帮助你理解。
### 流程概述
以下是查看分区表的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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
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2023-10-06 18:14:25
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目录一、动态分区裁剪二、自适应查询执行一、动态分区裁剪动态分区裁剪（dynamic partition pruning，DPP）背后的思路是跳过计算查询结果所不需要的数据。动态分区裁剪效果最好的典型场景是连接两张表，其中一张表为事实表（多列数据的分区表），另一张表为维度表（未分区），如图 1 所示。通常情况下，过滤条件来自未分区的那张表（在本例中是 Date 这张表）。举个例子，思考对 Sales
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2023-08-21 15:39:59
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前言：当一个表里面存储的数据特别多的时候，比如单个.myd数据都已经达到10G了的话，必然导致读取的效率很低，这个时候我们可以采用把数据分到几张表里面来解决问题。方式一：通过业务逻辑根据数据的大小通过id%10这种来分成 user1,user2,user3等这样的，但是这样会有很多问题我们需要维护这样一个hash关系，而且每次读取数据和写入数据的时候还要去判断取那张表，这个是我们通过程序去识别写表
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2023-11-27 20:42:01
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## Spark获取表是分区表还是非分区表
在使用Spark进行数据处理和分析时，经常会遇到需要处理分区表和非分区表的情况。分区表是按照某个或多个字段进行分区存储的表，而非分区表则是不按照任何字段进行分区存储的表。本文将介绍如何使用Spark来获取表的分区信息，从而判断表是分区表还是非分区表。
### 1. Spark数据框架简介
Spark是一个快速、可扩展的大数据处理框架，提供了丰富的A
# 教你如何在Hive中查看分区表
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(登录Hive) --> B(选择数据库)
B --> C(查看分区表)
```
## 2. 关系图
```mermaid
erDiagram
USERS {
user_id int
username varchar
}
# 探秘MySQL的分区表
在数据库管理中，分区表是一种能够提升性能和管理大型数据集的有效策略。MySQL的分区表能够将数据存储在多个逻辑子表中，方便快速检索并有效管理。本文将深入探讨如何查看MySQL的分区表，并通过示例代码进行演示。
## 什么是分区表？
分区表是将表中的数据分割成多个段（或称为分区）的一种技术。每个分区保存一部分数据，可以基于特定的列（如日期、ID等）进行分区。这样，查
