前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的
SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据源有很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象操作如：map、reduce、join、window等进
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2023-08-21 11:16:27
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# Spark 大小表 Join 的科普与实践
在大数据处理场景中，数据表的联接操作（又称为 JOIN）是一种常用的数据处理方式。Apache Spark 是一个快速和通用的大数据处理引擎，支持在迅速变化的数据集上进行高效的计算。但在执行 JOIN 操作时，我们常常会遇到“大小表 JOIN”的问题。本文将通过示例对这一主题进行探讨。
## 1. 什么是大小表 JOIN？
在数据处理过程中，通
# Spark SQL多次JOIN
## 引言
在大数据处理领域，Spark是一个强大的工具，用于高效地处理和分析大规模的数据集。Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种类似于关系型数据库的查询语言，支持常见的SQL操作，如SELECT、JOIN、GROUP BY等。在本文中，我们将探讨如何在Spark SQL中进行多次JOIN操作。
## Spark SQ
原创
2023-10-17 15:36:40
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1. 摘要 从Spark发展过程来看，Spark SQL模块无疑是Spark整个项目中最重要的模块之一，经过Spark项目的不断迭代发展，对Spark SQL模块已经做了很多优化，尤其是最近几次的发布来看，Spark 3.1.1 Release Note[1]，Spark 3.2.0 Release Note[2]针对Spark SQL的改进、优化都是最活跃的模块之一，因此学习Spark S
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2024-07-30 17:11:20
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在处理大规模数据时，Spark 可以帮助我们快速处理和分析数据。但由于数据量大、计算复杂度高，使用 Spark 时也容易遇到一些问题。以下是我在使用 Spark 处理大规模数据时遇到的一些踩坑经验和解决方案。1. 内存溢出由于 Spark 会将数据缓存在内存中进行计算，因此处理大规模数据时很容易出现内存溢出的问题。对此，可以通过以下方法解决：提高 Driver 和 Executor 的内存限制，以
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2023-08-05 00:08:45
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题目链接239. 滑动窗口最大值 题目描述给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。提示：1 <= nums.length <= 10^5-10^4 <= nums[i] <= 10^4
1 <= k <= num
（一）概述前段时间公司规划了一个新的项目，我成了这个项目的负责人。在做技术选型时，有一个需求阻碍了前进的步伐。大概有十亿条数据，数据总量在六百G左右，这些海量的数据需要每天根据一定的逻辑计算得到几千万的值。当数据量达到这种程度时，Java应用已经无法支撑了，于是在技术选型时选中了大数据计算框架–Spark。（二）什么是SparkSpark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。主要
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2023-08-10 20:54:18
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关于HASH_JION的原理 我们在做hash_join关联的时候，通常会有两张表，当中较小的表我们叫做：build input较大的表我们叫做:probe input ;那么oracle是怎样让这两张表做关联的呢？首先，oracle会选择build input。将其读入到内存中。这里oracle会给hash_join一块单独的内存叫hash area。假设build input小于指定的hash
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2019-03-27 10:35:00
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什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和
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2024-03-04 15:23:04
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缺失数据准备数据 处理方式丢弃规则填充规则异常数据 方法1：丢弃处理 方法2：替换处理缺失数据准备数据 处理方式1、丢弃/过滤：DataFrame.na.drop()2、填充：DataFrame.na.fill()3、替换：DataFrame.na.replace()丢弃规则1、any 一行中有任何一个是NaN/null就丢弃df.na.drop("any"
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2023-09-26 21:12:33
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问题导读 1、涉及shuffle的操作有哪些？ 2、如何理解combineByKey的操作流程？ 3、flatMapValues作用是什么？主要在PairRDDFunctions内实现，通过隐式转换使kv形式的RDD具有这个类中的方法。 隐式转换代码如下，在SparkContext中进行，一定要是RDD[(K,V)]型的才可以被转换 &nbs
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2024-08-19 11:12:43
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# Spark SQL 大表Join大表
在处理大规模数据时，Spark SQL 是一个强大的工具，它提供了用于查询和分析数据的高性能引擎。在实际应用中，我们经常需要对多个大型表进行Join 操作，以便从中提取出我们所需的信息。本文将介绍如何使用Spark SQL 来对大表进行Join 操作，并提供代码示例来帮助读者理解这个过程。
## Spark SQL 简介
Spark SQL 是 Ap
原创
2024-05-30 05:39:44
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在使用 Spark 进行数据处理时，遇到 NULL 值的问题是一个普遍存在的挑战。NULL 值不仅会影响数据分析的结果，也可能导致后续处理的错误。因此，有效地去除或填充 NULL 值对于确保数据质量至关重要。
## 问题背景
在一个在线零售平台的客户数据处理过程中，我们发现大量的 NULL 值影响了销售分析的准确性。这些 NULL 值可能源自数据收集的错误、用户未填写信息或者系统导入失败等原因。
在使用Spark进行数据处理时，遇到“spark map返回null”的问题并不少见。这个问题常常会阻碍数据处理流程，导致后续的数据处理及分析步骤无法进行。在这篇博文中，我将详细记录如何解决这个问题的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化措施。
## 问题背景
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，map函数经常被用于处理集合中的每个元素。理论上，
背景： 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到如下的业务需求： 1. 表的数据量很大，大几千万或上亿; 2. 表中的部分字段会被update更新操作，如用户的上级领导，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有8000万的用户，每天新增和发生变化的有30万左右
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2024-10-28 07:59:59
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SPARK大数据的处理怎么能变快一点，答案是请用spark，因为它是基于内存的，可以有效减少数据的落地次数。Spark性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领
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2023-12-30 21:50:55
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大数据的处理怎么能变快一点，答案是请用spark，因为它是基于内存的，可以有效减少数据的落地次数。Spark性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。 Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的
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2023-10-03 20:05:19
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为什么需要SparkMapReduce的缺点 1.抽象层次太低，大量底层逻辑需要开发者手工完成 2.只有map和reduce两个操作 3.每一个job的计算结果都会存储在HDFS中，所以每一步计算成本很高 4.只支持批处理，却反对流数据处理的支持Spark支持各种丰富的操作，而且速度远超MapReduce 下图是Spark和Hadoop上运行逻辑回归算法的运行时间对比在任务(task)
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2024-02-20 21:39:51
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在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。大量的小文件会影响
在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，
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2024-02-04 21:35:21
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