1.Hive分桶表的使用场景以及优缺点分析
2.Job、Stage、Task划分过程
3.SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法
4.如何使用Hadoop的Partitioner
5.Spark-RDD分区器
6.请简述mapreduce计算的主要流程

Hive分桶表的使用场景以及优缺点分析

       Hive的分桶表在数据管理和查询优化中有其独特的应用场景和优缺点。首先，让我们了解一下什么是数据分桶。在Hive中，分桶类似于MapReduce中的HashPartitioner，通过字段的星空图 指标源码hash值将数据划分为预设数量的桶，以提高查询效率并便于数据抽样。

       数据分桶的主要作用有两个方面：一是进行抽样，当处理大量数据时，可以快速进行小规模的查询和修改，提高开发效率；二是优化map-side join，通过在相同列上划分桶，Hive在执行JOIN操作时能利用这个结构，减少JOIN的数据量，从而提升查询性能。创建分桶表时，需设置Hive的分桶开关，并确保数据源按照分桶字段进行hash处理。isolinux源码下载

       创建分桶表的过程包括设置分桶开关、加载数据到中间表、建立分桶表并确认分桶结果。在数据抽样时，基于分桶数量，可以有计划地选择特定的桶进行查询，例如，若分桶4个，抽样则选择第1和第3个桶。

       尽管分桶表能带来诸多好处，但需要注意的是，插入数据到分桶表时需要执行一次MapReduce，这可能导致数据导入的性能瓶颈。此外，Hive默认的存储位置通常在/usr/hive/warehouse，可以通过这个路径检查分桶是否成功。总的tensorflow lite 源码来说，Hive分桶表是数据存储和查询优化的有效工具，但在实际应用中需要权衡其带来的性能提升与导入操作的复杂性。

Job、Stage、Task划分过程

       ä¸€ã€å…³ç³»æ¦‚览

        二、Job/Stage/Task关系

        一个Spark程序可以被划分为一个或多个Job，划分的依据是RDD的Action算子，每遇到一个RDD的Action操作就生成一个新的Job。

        每个spark Job在具体执行过程中因为shuffle的存在，需要将其划分为一个或多个可以并行计算的stage，划分的依据是RDD间的Dependency关系，当遇到Wide Dependency时因需要进行shuffle操作，这涉及到了不同Partition之间进行数据合并，故以此为界划分不同的Stage。

        Stage是由Task组组成的并行计算，因此每个stage中可能存在多个Task，这些Task执行相同的程序逻辑，只是它们操作的数据不同。

        一般RDD的一个Partition对应一个Task,Task可以分为ResultTask和ShuffleMapTask。

        补充说明：

        多个Stage可以并行（S1/S2），除非Stage之间存在依赖关系（S3依赖S1+S2）。

        三、RDD/Partition/Records/Task关系

        通常一个RDD被划分为一个或多个Partition，Partition是Spark进行数据处理的基本单位，一般来说一个Partition对应一个Task，而一个Partition中通常包含数据集中的多条记录(Record)。

        注意不同Partition中包含的记录数可能不同。Partition的数目可以在创建RDD时指定，也可以通过reparation和coalesce等算子重新进行划分。

        通常在进行shuffle的时候也会重新进行分区，这是对于key-valueRDD，Spark通常根据RDD中的Partitioner来进行分区，目前Spark中实现的Partitioner有两种：HashPartitioner和RangePartitioner，当然也可以实现自定义的Partitioner，只需要继承抽象类Partitioner并实现numPartitions and getPartition(key: Any)即可。

        四、运行层次图

SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法

       SparkShuffle是Apache Spark中的一个核心概念，主要涉及数据分片、聚合与分发的过程。在使用reduceByKey等操作时，数据会被划分到不同的partition中，但每个key可能分布在不同的节点上。为了解决这一问题，Spark引入了Shuffle机制，主要分为两种类型：HashShuffleManager与SortShuffleManager。

       HashShuffleManager在Spark 1.2之前是默认选项，它通过分区器（默认是hashPartitioner）决定数据写入的磁盘小文件。在Shuffle Write阶段，每个map task将结果写入到不同的文件中。Shuffle Read阶段，reduce task从所有map task所在的jvm 源码 github机器上寻找属于自己的文件，确保了数据的聚合。然而，这种方法会产生大量的磁盘小文件，导致频繁的磁盘I/O操作、内存对象过多、频繁的垃圾回收（GC）以及网络通信故障，从而影响性能。

       SortShuffleManager在Spark 1.2引入，它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段，数据写入内存结构，当内存结构达到一定大小时（默认5M），内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量，同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据，提高了数据读取的效率。

       Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。php 相册 源码静态内存管理中内存大小在应用运行期间固定，统一内存管理则允许内存空间共享，提高了资源的利用率。Spark1.6版本默认采用统一内存管理，可通过配置参数spark.memory.useLegacyMode来切换。

       Shuffle优化涉及多个参数的调整。例如，`spark.shuffle.file.buffer`参数用于设置缓冲区大小，适当增加此值可以减少磁盘溢写次数。`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数则影响数据拉取的次数，增加此值可以减少网络传输，提升性能。`spark.shuffle.io.maxRetries`参数控制重试次数，增加重试次数可以提高稳定性。

       Shark是一个基于Spark的SQL执行引擎，兼容Hive语法，性能显著优于MapReduce的Hive。Shark支持交互式查询应用服务，其设计架构对Hive的依赖性强，限制了其长期发展，但提供了与Spark其他组件更好的集成性。SparkSQL则是Spark平台的SQL接口，支持查询原生的RDD和执行Hive语句，提供了Scala中写SQL的能力。

       DataFrame作为Spark中的分布式数据容器，类似于传统数据库的二维表格，不仅存储数据，还包含数据结构信息（schema）。DataFrame支持嵌套数据类型，提供了一套更加用户友好的API，简化了数据处理的复杂性。通过注册为临时表，DataFrame的列默认按ASCII顺序显示。

       SparkSQL的数据源丰富，包括JSON、JDBC、Parquet、HDFS等。其底层架构包括解析、分析、优化、生成物理计划以及任务执行。谓词下推（predicate Pushdown）是优化策略之一，能够提前执行条件过滤，减少数据的处理量。

       创建DataFrame的方式多样，可以从JSON、非JSON格式的RDD、Parquet文件以及JDBC中的数据导入。DataFrame的转换与操作提供了灵活性和效率，支持通过反射方式转换非JSON格式的RDD，但不推荐使用。动态创建Schema是将非JSON格式的RDD转换成DataFrame的一种方法。读取Parquet文件和Hive中的数据均支持DataFrame的创建和数据的持久化存储。

       总之，SparkShuffle及Spark SQL通过高效的内存管理、优化的Shuffle机制以及灵活的数据源支持，为大数据处理提供了强大而高效的能力。通过合理配置参数和优化流程，能够显著提升Spark应用程序的性能。

如何使用Hadoop的Partitioner

       ã€€ã€€(Partition)分区出现的必要性，如何使用Hadoop产生一个全局排序的文件？最简单的方法就是使用一个分区，但是该方法在处理大型文件时效率极低，因为一台机器必须处理所有输出文件，从而完全丧失了MapReduce所提供的并行架构的优势。

       ã€€ã€€äº‹å®žä¸Šæˆ‘们可以这样做，首先创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件（类似于归并排序）；最后得到一个全局有序的文件。主要的思路是使用一个partitioner来描述全局排序的输出。比方说我们有个1-的数据，跑个ruduce任务， 如果我们运行进行partition的时候，能够将在1-中数据的分配到第一个reduce中，-的数据分配到第二个reduce中，以此类推。即第n个reduce所分配到的数据全部大于第n-1个reduce中的数据。

       ã€€ã€€è¿™æ ·ï¼Œæ¯ä¸ªreduce出来之后都是有序的了，我们只要cat所有的输出文件，变成一个大的文件，就都是有序的了

       åŸºæœ¬æ€è·¯å°±æ˜¯è¿™æ ·ï¼Œä½†æ˜¯çŽ°åœ¨æœ‰ä¸€ä¸ªé—®é¢˜ï¼Œå°±æ˜¯æ•°æ®çš„区间如何划分，在数据量大，还有我们并不清楚数据分布的情况下。一个比较简单的方法就是采样，假如有一亿的数据，我们可以对数据进行采样，如取个数据采样，然后对采样数据分区间。在Hadoop中，patition我们可以用TotalOrderPartitioner替换默认的分区。然后将采样的结果传给他，就可以实现我们想要的分区。在采样时，我们可以使用hadoop的几种采样工具，RandomSampler,InputSampler,IntervalSampler。

        这样，我们就可以对利用分布式文件系统进行大数据量的排序了，我们也可以重写Partitioner类中的compare函数，来定义比较的规则，从而可以实现字符串或其他非数字类型的排序，也可以实现二次排序乃至多次排序。 转载，仅供参考。

Spark-RDD分区器

        Spark中现在支持的分区器有Hash分区器和Range分区器，除此之外，用户也可以自定义分区方式。默认的分区方式为Hash分区器。

        Spark中的分区器直接决定了RDD中分区的个数，以及RDD经过Shuffle后数据的分区和Reduce的任务数。

        注：

        可以通过RDD的 partitioner 属性来获取RDD的分区器。

        结果：

        看到现在没有分区器，现在我们设置分区器并重新分区：

        结果：

        可以看到分区器已经成为我们指定的 HashPartitioner

        HashPartitioner分区的原理：对于给的key，计算其hashcode，并除以分区数取余，如果余数小于0，则设置分区ID为余数+分区的个数，若大于0则，直接设置余数为分区ID。

        使用HashPartitioner存在一些弊端，由于散列函数会发生碰撞，对于不同的数据，发生碰撞的概率不同，因此会导致分区数据的倾斜问题。

        而RangePartitioner则很好的解决了这个问题，它将将一定范围的数据映射至某一分区，尽可能的保证分区间数据量均匀，实现过程为：

        要实现自定义分区，需要继承Partitioner类，并实现以下方法：

请简述mapreduce计算的主要流程

       1. 输入阶段：数据被划分为键/值对形式，并在集群的各个节点上进行处理。

       2. 映射阶段：输入数据中的每个键/值对都会通过用户定义的映射函数处理，生成一组中间键/值对。

       3. 排序与分发（Shuffle阶段）：中间键/值对根据键进行分组，并发送到对应的节点上。

       4. 缩减阶段：具有相同键的中间值被传递给reduce函数，进行聚合处理。

       5. 输出阶段：最终的键/值对被输出到指定的输出文件中。

       1) 输入数据接口：InputFormat

        - 默认实现类：TextInputFormat

        - TextInputFormat的作用：逐行读取文本数据，以行的起始偏移量为键，行内容为值。

        - CombineTextInputFormat：合并多个小文件为一个大文件，以提高处理效率。

       2) 逻辑处理接口：Mapper

        - 用户需实现的方法：map()、setup()、cleanup()。

       3) 分区器（Partitioner）

        - HashPartitioner：默认实现，根据key的哈希值和numReduces的数量进行分区。

        - 自定义分区：如有特殊需求，可以实现自己的分区逻辑。

       4) 排序（Sorting）

        - 内部排序：对于自定义对象作为键的情况，需实现WritableComparable接口，并重写compareTo()方法。

        - 部分排序：每个最终输出文件内部进行排序。

        - 全排序：对所有数据进行全局排序，通常只进行一次reduce。

        - 二次排序：排序依据两个条件进行。

       5) 合并器（Combiner）

        - 合并的作用：提高程序执行效率，减少IO传输。

        - 使用合并器时不得改变原业务处理结果。

       6) 逻辑处理接口：Reducer

        - 用户需实现的方法：reduce()、setup()、cleanup()。

       7) 输出数据接口：OutputFormat

        - 默认实现类：TextOutputFormat

        - 功能逻辑：每对键值输出为文件的一行。

        - 用户可自定义输出格式。

rdd的特点

       æœ‰ä¸€ä¸ªåˆ†ç‰‡åˆ—表，就是能被切分，和Hadoop一样，能够切分的数据才能并行计算。

        一组分片（partition），即数据集的基本组成单位，对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。 扩展资料

        　　默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。

        　　每个分配的存储是由BlockManager实现的，每个分区都会被逻辑映射成BlockManager的一个Block，而这个Block会被一个Task负责计算。

        　　由一个函数计算每一个分片，这里指的是下面会提到的compute函数。

        　　Spark中的RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。

        　　对其他RDD的依赖列表，依赖还具体分为宽依赖和窄依赖，但并不是所有的RDD都有依赖。

        　　RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。

        　　可选：key-value型的RDD是根据哈希来分区的，类似于mapreduce当中的paritioner接口，控制Key分到哪个reduce。

        　　一个partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个基于范围的RangePartitioner。只有对于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Partitioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。

        　　可选：每一分片的优先计算位置，比如HDFS的'block的所在位置应该是优先计算的位置。

        　　一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。