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Spark性能调优-RDD算子调优篇(深度好文,面试常问,建议收藏)

Spark调优之RDD算子调优 不废话,直接进入正题! 1. RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: RDD的重复计算 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: RDD架构优化 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率。 本文首发于公众号:五分钟学大数据,欢迎围观!回复【书籍】即可获得上百本大数据书籍 3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会成为RDD的一个元素。 也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pairRDD,其中键是文件名,值是文件内容。 valinput:RDD[String]=sc.textFile("dir/*.log") 如果传递目录,则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。 但是这样对于大量的小文件读取效率并不高,应该使用 wholeTextFiles返回值为RDD[(String, String)],其中...

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