def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 该函数根据partitioner函数生成新的ShuffleRDD，将原RDD重新分区。 参考：http://lxw1234.com/archives/2015/07/356.htm ...
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2017-11-07 20:46:31
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reduceByKey函数ＡＰＩ： 该函数利用映射函数将每个K对应的V进行运算。 其中参数说明如下： - func：映射函数，根据需求自定义； - partitioner：分区函数； - numPartitions：分区数，默认的分区函数是HashPartitioner。 返回值：可以看出最终是返回 ...
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2017-10-28 22:05:41
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aggregateByKey与aggregate类似，都是进行两次聚合，不同的是后者只对分区有效，前者对分区中key进一步细分 def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, partitioner: Partitioner) (seqOp: (U, V) ...
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2017-09-08 18:39:04
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1 Partitioner分区 1.1 Partitioner分区描述 在进行MapReduce计算时，有时候需要把最终的输出数据分到不同的文件中，按照手机号码段划分的话，需要把同一手机号码段的数据放到一个文件中；按照省份划分的话，需要把同一省份的数据放到一个文件中；按照性别划分的话，需要把同一性别 ...
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2017-09-08 13:15:16
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Round robin partitioner The first record goes to the first processing node, the second to the second processing node, and so on. Random partitioner ...
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2017-09-01 18:57:55
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一.combiner combiner不是mapreduce的一个必备过程，是由开发者选择是否使用的，是mapreduce的一种优化手段。 combiner的作用：combiner是为了解决mapreduce过程中的两个性能瓶颈，1.网络宽带严重被占降低程序效率，2.单一节点承载过重降低程序效率。所 ...
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2017-08-16 00:52:19
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原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。本文转发自技术世界，原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义Partitioner，使用Map ...
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2017-08-15 11:24:14
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转：spark通过合理设置spark.default.parallelism参数提高执行效率 spark中有partition的概念（和slice是同一个概念，在spark1.2中官网已经做出了说明），一般每个partition对应一个task。在我的测试过程中，如果没有设置spark.defaul ...
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2017-08-13 17:41:11
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1.Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制Partitioner也需要继承该类。 2. HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。计算方法是 which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VA ...
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2017-06-11 17:29:54
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使用自定义partitioner来处理手机上网日志信息 为什么要使用分区？ 1.根据业务需要，产生多个输出文件 2.多个reduce任务在运行，提高整体job的运行效率 将上面代码打包导出，复制到Linux中，然后在命令行下执行并查看结果，也可以在chaoren:50030中查看到作业的相关情况 ...
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2017-04-01 23:50:52
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