在Scala中，你可以在任何作用于内定义函数，在函数体内，可以访问相应作用域内的任何变量；还不止，你的函数还可以在变量不再处于作用于内的时候被调用，这就是闭包的最基本的理解。一、transform、action算子的函数参数 在spark集群中，spark应用由负责运行用户编写的main函
作者：jiangzz 背景介绍流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。主流流计算框架:Kafka Streaming、Apache Storm、Spark Streaming、Flink DataStream等。Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包，具有简单容易
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2023-09-03 22:26:39
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1.Spark Streaming on HDFS2.Spark Streaming On HDFS 源码解析import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.a
1.内置函数使用如下命令查看当前hive版本支持的所有内置函数show functions;部分截图：可以使用如下命令查看某个函数的使用方法及作用，比如查看 upper函数desc function upper;如果想要查看更为详细的信息加上extended参数desc function extended upper;内置函数使用员工表emp，数据如下lower()：转换为小写查询emp表中员工姓
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2023-08-11 08:36:53
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# SPARK OVER函数的实现
## 简介
SPARK是一个开源的大数据处理框架，提供了许多强大的函数和工具来处理大规模的数据。其中一个常用的函数是`OVER`函数，它用于在分析操作中计算每个行的聚合值。这篇文章将向你介绍如何在SPARK中实现`OVER`函数。
## 整体流程
下面是实现`OVER`函数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2023-08-24 16:08:47
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## Hive Lag Over函数忽略空值
在Hive中，`LAG`函数用于获取当前行之前指定行数的数据。然而，当数据集中存在空值时，`LAG`函数的行为可能会导致结果不准确或者出现错误。为了解决这个问题，Hive引入了`LAG`函数的一个变体，即`LAG IGNORE NULLS`。
### LAG函数简介
`LAG`函数用于获取当前行之前指定行数的数据。它的语法如下：
```sql
原创
2023-10-01 05:00:49
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# Spark 中 Lag 函数的用法详解
在大数据处理的过程中，我们经常需要对数据进行时间序列分析或者计算相邻数据的差异。在 Apache Spark 中，`lag` 函数是一个非常有用的工具。今天，我们将一起学习如何在 Spark 中使用 `lag` 函数。
## 一、内容概述
在本文中，我们将通过以下几个步骤来学习如何使用 Spark 中的 `lag` 函数：
| 步骤号 | 步骤描
Spark性能调试是使用Spark的用户在进行大数据处理的时候必须面对的问题，性能调优的方法有很多，这里首先介绍一种常见的调优问题-小分区合并问题。小分区合并问题介绍在使用Spark进行数据处理的过程中，常常会使用filter方法来对数据进行一些预处理，过滤掉一些不符合条件的数据。在使用该方法对数据进行频繁过滤或者是过滤掉的数据量过大的情况下就会造成大量小分区的生成。在Spark内部会对每一个分
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2023-10-05 16:31:26
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一言不合直接看代码：def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}在map这个方法中，传递参数就是一个函
1. 几个概念说明在Scala中，方法与函数几乎可以等同（定义 使用 运行机制），只是函数的使用方法更加灵活多样函数式编程是从编程方式的角度来谈的。函数式编程把函数当成一等公民，充分利用函数、支持函数的多种使用方式(调用)。既可以作为函数的参数使用，也可以将函数赋值给一个变量；此外函数的创建不用依赖类或者对象，而在Java中，函数的创建需要依赖类/抽象类或者接口package com.linesh
DataFrame 的函数
Action 操作
1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表
背景学习完Hadoop，有没有感到编写一个MapReduce程序非常复杂，想要进行一次分析和统计需要很大的开发成本。那么不如就来了解了解Hadoop生态圈的另一名成员——Hive。让我们一起来了解，如何使用类SQL语言进行快速查询和分析数据吧。Hive系列文章如下：大数据基础之Hive（一）—— Hive概述大数据基础之Hive（二）—— DDL语句和DML语句大数据基础之Hive（三）—— 分区
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2023-08-30 12:01:40
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# 了解Spark中的LAG函数
Apache Spark是一个通用的大数据处理引擎，它提供了丰富的API和工具，用于处理和分析大规模数据集。在Spark中，有一个非常有用的函数叫做LAG，它可以帮助我们在一个数据集中获取前一个行的值。在本文中，我们将介绍LAG函数的用法并提供一个代码示例。
## 什么是LAG函数？
LAG函数是一种窗口函数，它可以用来获取在当前行之前的某一行的值。通常情况
文章目录一、概述二、Spark Streaming基本原理1）官方文档对Spark Streaming的原理解读2）框架执行流程三、Spark Streaming核心API1）StreamingContext2）DStream输入3）DStream的转换4）DStream的输出五）窗口操作四、Spark下一代实时计算框架Structured Streaming1）简介2） Spark strea
## 什么是Spark SQL Lag
在Spark SQL中，lag函数用于获取当前行之前的指定行数的数据。它可以用于创建滑动窗口的效果，帮助我们进行时间序列分析、比较当前行和之前行的数据等操作。
## 如何使用Spark SQL Lag
下面我们通过一个示例来演示如何使用Spark SQL的lag函数。
### 示例数据
我们使用以下示例数据来说明lag函数的使用：
| name
文章目录数据序列化-Data Serialization内存调优-Memory Tuning1. 内存管理-Memory Management Overview2. 确定内存占用-Determining Memory Consumption数据结构调优-Tuning Data Structures序列化RDD存储-Serialized RDD Storage垃圾收集调优-Garbage Clle
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2023-08-11 20:46:13
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1、复制的基本原理slave会从master读取binlog来进行数据同步1.1、三步骤（1）matser将改变记录到二进制日志（binary log）。这些记录过程叫做二进制日志事件，binary log events；（2）slave 将master 的 binary log events 拷贝到它的中继日志（relay&
## 实现"spark functions.lag"的步骤
为了帮助你实现"spark functions.lag"，下面是一系列步骤的表格，一步一步地指导你完成这个任务。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的包和模块 |
| 步骤二 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤三 | 读取数据并创建DataFrame |
| 步骤四 | 使用l
原创
2023-08-16 07:44:49
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一般在hive中求同比环比都需要表自关联，其实还有一种更优雅的办法。hive中有个lag函数，正好可以用于求同比环比，不过要求数据比较完整LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）num1即为上个月的值，num2即为12个月之前的值se
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2023-06-17 21:35:02
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### 如何在 Spark 中实现 "Count Over"
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。特别是在处理数据分析时，我们常常需要计算特定列的总体计数，例如使用 SQL 中的 "COUNT OVER" 语句。今天，我将为刚入行的小白同事们详细讲解如何在 Spark 中实现这个功能。
#### 整体流程
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
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