spark的shuffle和原理分析1 、概述Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以
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2023-08-02 07:48:43
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# 理解和实现 Spark Shuffle
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一个非常受欢迎的计算框架。而在 Spark 中，Shuffle 是一个至关重要的过程，它影响着程序性能和数据处理的效率。本文将帮助你理解并实现 Spark Shuffle 的基本流程。
## Spark Shuffle 流程
为了便于理解，我们将整个 Shuffle 过程分成几个步骤，下面是一个流程
原创
2024-09-25 05:07:39
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1 shuffle操作 Spark中的某些操作会触发称为shuffle的事件。 随机播放是Spark的重新分配数据的机制，因此它可以跨分区进行不同的分组。 这通常涉及跨执行程序和机器复制数据，使得混洗成为复杂且昂贵的操作。2 背景为了理解在shuffle期间发生的事情，我们可以考虑reduceByKey操作的示例。 reduceByKey操作生成一个新的RDD，其中单个键的所有值都组合成一个元组
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2023-09-16 13:56:48
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最近开始学习spark的的东西，在学习之前可以去学习一些scala的，毕竟源码是scala的，有些东西操作习惯是从scala中扩展出来的。下面切入正题可以参考，下面的官方文档http://spark.apache.org/docs/1.6.0/programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rddsRDDs（Resilient Distr
--Fisher_Yates_Shuff随机算法 function ShuffArray_Fisher_Yates(nTotalNum, nNum) local tbTemp = {} if nNu
原创
2013-03-29 08:56:06
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前言上一篇文章以大数据背景为基础 ，详细介绍了从Hadoop基本架构组件到Spark代替MapReduce的新型架构演变，并给出了Spark运行机制背后的逻辑。接下来就是本专栏的核心内容，如何通过Python语言调用Spark进行数据分析。前文提到，文章会依次按照以下顺序展开：Spark架构基础与运行原理RDD编程Spark SQLSpark StreamingStructured Streami
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2023-12-31 15:14:36
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自定义函数被称为（UDF） UDF分为三种：UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDTF：输入一行，返回多行(hive)；一对多；sparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,
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2023-09-10 19:41:26
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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一、认识Spark sql1、什么是Sparksql?spark sql是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理，它提供的最核心抽象就是DataFrame。2、SparkSQL的作用？提供一个编程抽象（DataFrame），并且作为分布式SQL查询引擎DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件、hive中的表，外部的关系型数据库、以及RDD3、运行原理将Spa
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2023-07-18 22:29:52
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一、Spark.Sql简介Spark.sql是Spark四大组件之一，是Spark数据处理中用的最多的组件。SparkSQL在SparkCore的基础上对外提供了SQL接口，可以让熟悉SQL的技术人员快速上手。其编程入口为SparkSession。.SparkSQL所有的内容位于pyspark.sql这个模块下，包含了SparkSession、Column、Row等众多的核心内容。SparkSQL
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2023-06-19 16:33:50
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spark sql 性能技术简介:
1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位，从而大大的优化了内存的使用效率，减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消耗
2,字节码生成技术(byte-core generati
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2023-11-26 23:14:43
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Spark SQL 是 Spark 的一个结构化数据处理模块，提供了一个 DataFrame 的抽象模型，在 Spark 1.6.0之后，又加入了 DataSet 的抽象模型，因此它是一个分布式 SQL 查询引擎，Spark SQL 主要由 Catalyst 优化，Spark SQL 内核，Hive 支持三部分组成。Spark SQL的架构是什么样的？如上所示，虽然有点复杂，但是并不影响我们的学习
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2023-09-16 00:18:53
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文章目录1. 什么是 Spark SQL2. 特点3. 为什么要学习Spark SQL4. 核心的概念：表（DataFrame 或 Dataset）1. 什么是 Spark SQLSpark
原创
2024-04-22 10:58:52
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一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
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2023-09-05 09:59:37
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spark SQL的DataFrame的操作以及和RDD的转换相关概念：
spark的核心是RDD，它是弹性分布式数据集，对应着一
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2023-06-19 16:58:57
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1、Shuffle概念shuffle是spark中数据重分发的一种机制，以便于在跨分区进行数据的分组。 shuffle通常会引起executor与节点之间的数据复制，这期间会有大量的网络I/O,磁盘I/O和数据的序列化。这使得shuffle操作十分地复杂和昂贵。 在shuffle内部，单个map tasks的结果被保存在内存中，直到放不下为止。然后，根据目标分区对它们进行排序，并将它们写入单个文件
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2023-07-07 23:29:06
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SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时，SparkSQL存在易用性较差的问题，导致难满足日常的业务开发需求。本文将详细解读，如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制，在企业的长时作业中使用的非常广泛，而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作S
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2023-09-03 11:34:14
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XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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spark的定位是是替换掉hive和storm，企业里面hive百分之八十的命令都是通过hive－cli命令来调的，sparksql的作用等同于hive－cli。hive－cli是跑在mapreduce，sparksql是运行在spark上，通过sparksql --help可以看cli，比如指定内存，核数，以及执行cli的命令，他是完全仿造hive的。
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2023-06-02 10:46:27
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一、DataFrame的两种编程风格DSL语法风格
DSL称之为：领域特定语言其实就是指DataFrame的特有APIDSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data比如：df.where().limit()SQL语法风格
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)二、DSL风格show方法：功能：展示Da
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2023-09-06 14:23:32
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