前言day09，我们学习了scala的泛型、上界与下界、隐式转换。今天开始进入spark的学习，今天主要介绍Spark是什么及其特点、Spark架构、Spark的安装、演示使用scala和java实现的基于spark进行wordcount程序的示例。spark是什么Apache Spark是用于大规模数据处理的分析引擎。Spark于2009诞生于伯克利大学，2010年开源，2013年6月成为Apa
转载
2024-10-02 09:57:49
49阅读
Spark Sql的Join和关系型数据库Sql的Join有很多相同点，比如inner join、left join、right join、full join，这是二者都有的概念，并且含义相同。但是，Spark Sql是分布式执行、面对的是海量数据的特点，使得Spark Sql的Join体系要复杂的多。一，join类型Spark Sql的join类型分为：inner joinleft joinri
转载
2023-06-19 06:54:19
285阅读
## 实现“hive 多列join 优化”流程
### 1. 概述
在Hive中，使用多列进行join操作时，可以通过设置优化参数来提高查询性能。本文将介绍如何实现“hive 多列join 优化”。
### 2. 流程步骤
下表展示了实现“hive 多列join 优化”的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 开启Tez引擎 |
| 2 | 开启mapjo
原创
2024-03-15 03:49:48
27阅读
目录简介Hash JoinBroadcast Hash Join条件：缺点举个列子：过程Shuffle Hash Join条件举例过程Sort Merge Join 简介采用哪种join方式是sparksql自动决策的对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景，SparkSQL自动决策使用哪种实现范式：Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大
转载
2023-08-25 16:44:12
43阅读
# 使用Spark进行多列聚合的指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一种非常流行的大数据处理引擎。它允许我们通过并行计算高效地处理大量数据。在本教程中，我们将学习如何在Spark中实现多列聚合。聚合是数据分析中一种重要操作，通常用于总结、计数、计算均值等方面。我们将通过一个简单的示例来说明如何实现多列聚合，并分步详细说明每一步所需的代码。
## 流程概述
在进行多列聚合时，一般
前言这篇文章继续探讨聚合策略，主要介绍Spark SQL提供的两个基于hash的聚合操作符，即HashAggregateExec和ObjectHashAggregateExec。在上一篇文章：Spark SQL深入分析之图解SortAggregateExec执行流程中已经解释过，基于hash的聚合性能比基于排序的聚合高，因为基于hash的聚合不需要在聚合之前进行额外的排序步骤。对于HashAggr
# 深入了解 Spark Max 多列处理
在大数据处理与分析的世界里，Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架。其内置的强大数据处理能力使得用户可以高效地处理大量数据。在 Spark 中，"多列"处理是一种常见的需求，特别是在数据分析和机器学习场景中。本文将详细介绍 Spark Max 多列处理的基本概念、必要步骤和示例代码。
## 什么是 Spark Max 多列处理？
"多
原创
2024-10-14 07:18:01
101阅读
# Spark 中的 groupByKey 多列操作
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。它能够高效地处理海量数据集，尤其是在进行复杂的数据分析和机器学习任务时。本文将重点介绍 Spark 中的 `groupByKey` 方法及其在多列分组中的使用，以及我们如何利用这一工具来优化数据处理。
## 什么是 groupByKey？
在 Spark 中，`g
## Spark SQL Join 列取值问题解决方案
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(读取数据)
C(进行Join操作)
D(提取需要的列值)
E(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
```
### 2. 状态图
```merm
原创
2024-06-28 06:00:06
31阅读
val finalDF = leftDF.join(rightDF, Seq("the_join_column"))
原创
2022-07-19 16:15:23
195阅读
这里写目录标题一、概述1.1 需求分析1.2 需求实现二、实现2.1 几个问题2.1.1 采用什么样的 join2.1.2 缓存数据问题2.2 图示2.3 代码实现2.3.1 样例类2.3.2 前期准备（不重要）2.3.3 逻辑实现 一、概述1.1 需求分析Spark Streaming实现两个流的join操作，如：一个流是订单数据，另一个流是订单详情数据，现需要将两个流按照某个公共字段连接进行
转载
2024-02-04 06:45:03
132阅读
Issuesspark.storage.replication.proactive针对RDD，开启block proactive(主动)复制机制： 当Cached RDD在executor处理上失败时，如果有可用复制集则可以恢复过来，恢复至replica factor的数量；spark.storage.replication.topologyMapperspark.storage.exceptio
聚合操作是spark运算中特别常见的一种行为。比如分析用户一天的活着一次登陆的行为，就要把日志按用户id进行聚合，然后做排序、求和、求平均之类的运算……而spark中对于聚合操作的蒜子也比较丰富，本文主要结合作者个人的经验和网上资料，对这几个算子进行整理和比较。
这里，一般都是对Pair RDD 进行的聚合操作。首先，什么是pair RDD
Sp
消除重复的数据可以通过使用 distinct 和 dropDuplicates 两个方法。distinct数据去重distinct 是所有的列进行去重的操作，假如你的 DataFrame里面有10列，那么只有这10列完全相同才会去重。 使用distinct：返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。dropDup
spark算子有那些：三种分别是转换、行动、控制：转换算子使用map/filter进行全局变换或者过滤、行动算子进行count/collect等等计算或者聚合等等、控制算子cache、persist缓存算子：方便计算，但是persist可以设置缓存级别、而cache只能缓存至内存；RDD的理解：弹性分布式数据集：可以实现内存和磁盘的自动切换，一个RDD可以进行分区，分区函数进行设定，既可以来源内存
转载
2023-10-18 20:38:59
53阅读
spark job中绝大多数task执行得非常快，但个别task执行缓慢。或者原本线上运行的job是正常，但在某天由于特殊原因报出OOM的异常，观察发现是因为代码本身造成的。
转载
2023-05-30 12:20:39
71阅读
Transformations(转换) Transformation 说明 map(func) 根据传入的函数处理原有的RDD对象中每一个元素，每一个新元素处理完成后返回一个对象,这些新对象组装得到一个新的RDD,新的RDD和旧的RDD元素都是一一对应的 filter(func) 根据传入的函数来过滤RDD中每一个元素,通过过滤条件的的元素组成一个新的RDD flatMap(func) 先进行ma
转载
2023-11-28 04:45:07
104阅读
# Python中DataFrame多列进行join
在Python中，我们经常会使用pandas库来处理数据，特别是在数据分析和处理过程中。其中一个常见的需求是对多个DataFrame进行join操作。在pandas中，我们可以使用merge()函数来实现这一操作。
## 什么是DataFrame?
DataFrame是pandas中的一个数据结构，类似于数据库中的表格，是一种二维带标签的
原创
2024-06-03 03:51:37
81阅读
一，简介二，Broadcast Hash Join 三，Shuffle Hash Join四，Sort Merge Join五，示例 正文一，简介 Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。SparkSQL作为大数据领域的SQL实现，自然也对Join操作做了不少优化
转载
2023-08-23 14:51:01
158阅读
