240 發(fā)簡信
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    spark的groupByKey和combineByKey算子的使用情況對比

    groupByKey和combineByKey算子底層都是調(diào)用了combineByKeyWithClassTag方法扒磁,區(qū)別在于各自方法的傳入的參...

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    spark的join操作

    當(dāng)我們在操作表進(jìn)行join時(shí)登馒,如何盡可能的避免shuffle過程? (1)設(shè)置分?jǐn)?shù)函數(shù)和分?jǐn)?shù)數(shù)一樣 兩個(gè)RDD進(jìn)行join操作前囚枪,對其分別執(zhí)行了...

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    創(chuàng)建快照過程中報(bào)異常:SnapshotCreationException

    業(yè)務(wù)中需要以讀取快照的方式讀取hbase表派诬,剛開始會(huì)重新創(chuàng)建快照,但是遭遇了以下的異常: 首次見到該異常眶拉,不知其意千埃,只能翻看源碼,找到Snaps...

  • spark算子1:repartitionAndSortWithinPartitions

    repartitionAndSortWithinPartitions算是一個(gè)高效的算子忆植,是因?yàn)樗仁褂胷epartition And sort...

  • [源碼分析]spark shuffle的讀操作

    上一篇解讀了shuffle寫操作的流程放可,相比較shuffle讀操作而言是比較簡單的谒臼;shuffle讀取過程比較耗內(nèi)存,由于在最后會(huì)把所有的數(shù)據(jù)拉...

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    [源碼分析]spark shuffle的寫操作

    基于spark1.6版本的理解耀里,簡單聊一聊spark shuffle 寫操作的過程蜈缤,以及該過程中可以優(yōu)化的地方;見解粗略冯挎,往提出意見spark1...

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