怎么进行spark的基本算子使用和源码解析

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一.coalesce

1.coalesce源码

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2.coalesce解释

是窄依赖
由多变少
shuffer默认是false,要注意

3.coalesce应用场景

解决小文件,例如你如果开始有200个文件对应20分区,你极端情况下你过滤变长一个文件,你不能还用200个分区去装吧
用coalesce解决,主要就是把前面的压缩一下,但是过滤完后你要用coalesce必须实现做预估

怎么进行spark的基本算子使用和源码解析

4.上述的极端情况

你如果是xxx.oalesce(1),从源头就是1,不会像mr可以设置reduce的数量

5.注意事项用coalesce 中RDD的不可变性

下图说述的分区的大小a.partitions.size  你之前没有用变量接收coalesce 的值,是不会变得值

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6.你传一个参数要小于默认分区才会生效

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7.coalesce设置的参数大于默认的分区数不会生效,前提是一个参数

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8.coalesce设置的参数大于默认的分区数生效

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9.此问题对应的源码:

note With shuffle = true, you can actually coalesce to a larger number
一般数不需要第二个参数的

二.repartition

1.源码:

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2.底层调用的是coalesce,但是传两个参数,允许shuffer

3.由少变多

4.repartition与coalesce区别:

就是repartition底层调用coalesce两个参数

三.map方法使用

1.源码

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2.解释

每个函数操作的对象是每个元素

3.注意事项

千万不要用于操作数据库,否则一个元素要拿个connect,太耗费资源

四.mapPartitions

1.源码

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2.解释

每个函数作用在每个分区上,多用于操纵数据库,一个分区一个connect

五.foreach 与 foreachPartition

1.源码

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2.解释

一个是打印每个元素,一个是按分区打印,都是action

3.注意事项

foreachPartition多用于操作数据库,存储结果

五.collect

1.源码

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2.解释与注意事项

源码 返回数组,数组里包含所有元数
数据小用可以,因为数据都会被放到内存里,输出到driver端的
超过内存会报oom

3.driver端的OOM调整一些方法

把driver 调大一些,有局限性
RDD中元素太大,抽取回driver会报OOP
不可以用collect
可以用take

4.collect注意数据量

collect
collectByKey
collectByValue
collectAsMap  结果集出来后变成map
这些要看数据量要悠着点用,都要数据量少
广播变量必须数据量少才可以用

六.take

1.源码

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2.解释

面试常问take是全部扫描还是部分扫描:
部分扫描从源码有体现

3.collect 与 take 注意

不确定数据有多大你可以先count一下
如果少的情况下捏可以用collect,如果太多可以用take
这些知识测试用
要全部结果你可以保存到文件系统上去saveas...

七.groupByKey 与 reduceByKey

1.源码reduceByKey

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2.源码groupByKey

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3.reduceByKey测试代码

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4.测试WEBUI截图

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5.groupByKey测试代码

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6.测试WEBUI截图

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7.groupByKey与reduceByKey比较

groupByKey  比reduceByKey  数据大小明显变大,不如reduceByKey  性能好

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8.groupByKey与reduceByKey shuffer截图比较

groupByKey   所有元素都shuffer

怎么进行spark的基本算子使用和源码解析

reduceByKey  在map阶段有一个聚合

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