1.Spark中cache和persist的区别
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.Spark原理详解
4.Spark repartition和coalesce的区别

Spark中cache和persist的区别

       cache

       ã€€ã€€é»˜è®¤æ˜¯å°†æ•°æ®å­˜æ”¾åˆ°å†…存中，懒执行

       ã€€ã€€def cache(): this.type = persist()

       ã€€ã€€persist

       ã€€ã€€å¯ä»¥æŒ‡å®šæŒä¹…化的级别。

       ã€€ã€€æœ€å¸¸ç”¨çš„是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。

       ã€€ã€€â€_2”表示有副本数。尽量避免使用_2和DISK_ONLY级别

       ã€€ã€€cache和persist的注意点

       ã€€ã€€1.都是懒执行(有的叫延迟执行)，需要action触发执行，最小单位是partition

       ã€€ã€€2.对一个RDD进行cache或者persist之后，下次直接使用这个变量，就是使用持久化的数据

       ã€€ã€€3.如果使用第二种方式，不能紧跟action算子

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是算k算数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER,源码 Oracle等。以数据集tb1为例，详解每个数字代表某个人在某个学科的算k算成绩。若要将此表扩展为三元组，源码可使用union实现。详解源码后台密码错误但随列数增加，算k算SQL语句变长。源码许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。详解unpivot使用时需指定保留列、算k算进行转行的源码列、新列名及值列名。详解智慧预约源码下载

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的算k算unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。源码在Dataset API中，详解ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。弹弹堂源码9.0

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，cocos creator完整源码根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，母婴行业app源码Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

Spark原理详解

       Spark原理详解：

       Spark是一个专为大规模数据处理设计的内存计算框架，其高效得益于其核心组件——弹性数据分布集RDD。RDD是Spark的数据结构，它将数据存储在分布式内存中，通过逻辑上的集中管理和物理上的分布式存储，提供了高效并行计算的能力。

       RDD的五个关键特性如下：

       每个RDD由多个partition组成，用户可以指定分区数量，默认为CPU核心数。每个partition独立处理，便于并行计算。

       Spark的计算基于partition，算子作用于partition上，无需保存中间结果，提高效率。

       RDD之间有依赖性，数据丢失时仅重新计算丢失分区，避免全量重算。

       对于key-value格式的RDD，有Partitioner决定分片和数据分布，优化数据处理的本地化。

       Spark根据数据位置调度任务，实现“移动计算”而非数据。

       Spark区分窄依赖（一对一）和宽依赖（一对多），前者不涉及shuffle，后者则会根据key进行数据切分。

       Spark的执行流程包括用户提交任务、生成DAG、划分stage和task、在worker节点执行计算等步骤。创建RDD的方式多样，包括程序中的集合、本地文件、HDFS、数据库、NoSQL和数据流等。

       技术栈方面，Spark与HDFS、YARN、MR、Hive等紧密集成，提供SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming等扩展功能。

       在编写Spark代码时，首先创建SparkConf和SparkContext，然后操作RDD进行转换和应用Action，最后关闭SparkContext。理解底层机制有助于优化资源使用，如HDFS文件的split与partition关系。

       搭建Spark集群涉及上传、配置worker和master信息，以及启动和访问。内存管理则需注意Executor的off-heap和heap，以及Spark内存的分配和使用。

Spark repartition和coalesce的区别

       æœ‰äº›æ—¶å€™ï¼Œåœ¨å¾ˆå¤špartition的时候，我们想减少点partition的数量，不然写到HDFS上的文件数量也会很多很多。

        我们使用reparation呢，还是coalesce。所以我们得了解这两个算子的内在区别。

        要知道，repartition是一个消耗比较昂贵的操作算子，Spark出了一个优化版的repartition叫做coalesce，它可以尽量避免数据迁移，

        但是你只能减少RDD的partition.

        举个例子，有如下数据节点分布：

        用coalesce，将partition减少到2个：

        注意，Node1 和 Node3 不需要移动原始的数据

        The repartition algorithm does a full shuffle and creates new partitions with data that’s distributed evenly.

        Let’s create a DataFrame with the numbers from 1 to .

        repartition 算法会做一个full shuffle然后均匀分布地创建新的partition。我们创建一个1-数字的DataFrame测试一下。

        刚开始数据是这样分布的：

        我们做一个full shuffle，将其repartition为2个。

        这是在我机器上数据分布的情况：

        Partition A: 1, 3, 4, 6, 7, 9, ,

        Partition B: 2, 5, 8,

        The repartition method makes new partitions and evenly distributes the data in the new partitions (the data distribution is more even for larger data sets).

        repartition方法让新的partition均匀地分布了数据（数据量大的情况下其实会更均匀）

        coalesce用已有的partition去尽量减少数据shuffle。

        repartition创建新的partition并且使用 full shuffle。

        coalesce会使得每个partition不同数量的数据分布（有些时候各个partition会有不同的size）

        然而，repartition使得每个partition的数据大小都粗略地相等。

        coalesce 与 repartition的区别（我们下面说的coalesce都默认shuffle参数为false的情况）

        repartition(numPartitions:Int):RDD[T]和coalesce(numPartitions:Int，shuffle:Boolean=false):RDD[T] repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现

        有1w的小文件，资源也为--executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 5。

        repartition(4)：产生shuffle。这时会启动5个executor像之前介绍的那样依次读取1w个分区的文件，然后按照某个规则%4,写到4个文件中，这样分区的4个文件基本毫无规律，比较均匀。

        coalesce(4):这个coalesce不会产生shuffle。那启动5个executor在不发生shuffle的时候是如何生成4个文件呢，其实会有1个或2个或3个甚至更多的executor在空跑（具体几个executor空跑与spark调度有关，与数据本地性有关，与spark集群负载有关），他并没有读取任何数据！

        1.如果结果产生的文件数要比源RDD partition少，用coalesce是实现不了的，例如有4个小文件（4个partition），你要生成5个文件用coalesce实现不了，也就是说不产生shuffle，无法实现文件数变多。

        2.如果你只有1个executor（1个core），源RDD partition有5个，你要用coalesce产生2个文件。那么他是预分partition到executor上的，例如0-2号分区在先executor上执行完毕，3-4号分区再次在同一个executor执行。其实都是同一个executor但是前后要串行读不同数据。与用repartition(2)在读partition上有较大不同（串行依次读0-4号partition 做%2处理）。

        T表有G数据 有个partition 资源也为--executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 5。我们想要结果文件只有一个