【8月17日】MaxCompute携手袋鼠云:“云计算&大数据实践”杭州技术沙龙
阿里巴巴主力计算平台的大数据计算平台MaxCompute本周五在杭州携手袋鼠云与大家再次见面,感兴趣的朋友们赶快报名参加吧。
活动简介
为响应浙江省万企上云号召,抓住新一轮科技革命和产业变革机遇,加快推动企业上云,提高企业在新常态下的发展动能。袋鼠云联合阿里云、网银互联一起走进东部软件园,为企业带来实用的云计算与大数据技术分享,希望解决企业在上云及云上使用过程中的问题,提升企业竞争力。
活动详情
时间:2018年8月17日(周五)13:30-16:30
地点:杭州文三路90号 东部软件园创新大厦一楼
对象:技术管理、大数据相关人员
免费报名通道>>>
参会嘉宾
祎休
阿里巴巴MaxCompute产品经理
《PB级云上数仓(CDW)解决方案:阿里云大数据计算服务MaxCompute》
从事多年阿里云大数据培训,交付过浙江电网、海关、公安部

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Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数
版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/81663018 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言 熟悉Spark的分区对于Spark性能调优很重要,本文总结Spark通过各种函数创建RDD、DataFrame时默认的分区数,其中主要和sc.defaultParallelism、sc.defaultMinPartitions以及HDFS文件的Block数量有关,还有很坑的某些情况的默认分区数为1。 如果分区数少,那么并行执行的task就少,特别情况下,分区数为1,即使你分配的Executor很多,而实际执行的Executor只有1个,如果数据很大的话,那么任务执行的就很慢,好像是卡死了~,所以熟悉各种情况下默认的分区数对于Spark调优就很有必要了,特别是执行完算子返回的结果分区数为1的情况,更需要特别注意。(我就...
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