这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行spark join的源码分析，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。rdd3的join rdd4的join 2）代码解析： a.首先是默认的join方法，这里使用了一个默认分区器b.默认分区器，对于第一个join会返回一个以电脑core总数为分区数量的HashPartitioner.第二个join会返回我们设定的HashPartitioner(分区数目3)c.走到了实际执行的join方法，里面flatMapValues是一个窄依赖，所以说如果有宽依赖应该在cogroup算子中d.进入cogroup方法中，核心是CoGroupedRDD，根据两个需要join的rdd和一个分区器。由于第一个join的时候，两个rdd都没有分区器，所以在这一步，两个rdd需要先根据传入的分区器进行一次shuffle，因此第一个join是宽依赖。第二个join此时已经分好区了，不需要再再进行shuffle了。所以第二个是窄依赖e.两个都打印出OneToOneDependency，是因为在CoGroupedRDD里面，getDependencies方法里面，如果rdd有partitioner就都会返回OneToOneDependency(rdd)。上述就是小编为大家分享的如何进行spark join的源码分析了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参 香港云主机照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道。
Docker中Compose如何使用，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。Compose 是 Docke 香港云主机r 公司推出的一个工具软件，可以管理多个 Docker 容器组成一个应用…
免责声明：本站发布的图片视频文字，以转载和分享为主，文章观点不代表本站立场，本站不承担相关法律责任；如果涉及侵权请联系邮箱：360163164@qq.com举报，并提供相关证据，经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。
微信扫一扫 
