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
# Spark聚合操作的实现
## 介绍
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的开源框架。它提供了许多强大的操作和功能，其中之一就是聚合（Aggregation）操作。聚合操作可以将大规模的数据集合并和计算，得到我们想要的结果。本文将教会你如何在Spark中实现聚合操作。
## 流程图
首先，让我们来看一下整个流程的图表表示：
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flowchart TD;
原创
2024-01-06 10:43:47
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1、DataFrame的组成DataFrame是一个二维表结构，那么表格结构就有无法绕开的三个点：行列表结构描述在MySQL中的一张表：由许多行组成数据也被分成多个列表也有表结构信息（列、列名、列类型、列约束等）基于这个前提，DataFrame的组成如下:在结构层面：
StructType对象描述整个DataFrame的表结构
StructField对象描述一个列的信息在数据层面
Row对象记录一
# Spark中的agg操作
## 概述
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。其中，agg（Aggregate）是一个常用的操作，用于对数据进行聚合计算。本文将介绍如何在Spark中使用agg操作，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
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flowchart TD
A[加载数据] --> B[进行聚合计算]
B --> C
原创
2024-01-09 04:33:38
232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
# 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
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# 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
在处理大数据和进行数据分析时，Apache Spark SQL 是一个至关重要的工具。尤其是在使用 `agg` 方法进行聚合操作时，精确的配置与参数调优决定了其性能与效果。在这篇博文中，我将详细记录下如何解决 Spark SQL 的 `agg` 相关问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成等多个方面。
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mindmap
root((环境配置))
# Spark中的聚合和重命名操作：一个初学者指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何在Apache Spark中实现聚合和重命名操作。今天，我将通过这篇文章，向刚入行的小白们介绍如何在Spark中实现`agg`和`rename`操作。
## 1. Spark聚合和重命名操作流程
首先，让我们通过一个简单的流程图来了解整个操作的步骤：
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stateDiagram
原创
2024-07-23 10:50:36
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spark基本的RDD算子:在学习spark的过程中，有这样几个算子非常重要，但是却容易混淆。在这里我想做一下记录.1) 第一个是aggregate算子.我们首先可以看看aggregate算子的api，def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U这个算子接收三个参
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2023-12-12 13:10:43
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一、什么是Spark官网：http://spark.apache.orgApache Spark™ is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.Spark是一种快速、通用、可扩展的大数
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2023-09-21 16:57:21
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Spark GraphX 图形数据分析GraphX API图的构建与图信息的查看图的算子pageRank应用pregel应用求最短距离 GraphX API图的基本概念和术语这里介绍，这里以示例来做基本演示与理解外部依赖除了基本的spark依赖之外，还需导入spark-GraphX构建如下关系图，圈内数字分别表示各个点的id，以（name,job）作为各点的属性，各点之间形成关系图，边的权重表示
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2024-07-24 14:34:51
24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
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
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2023-10-18 20:38:59
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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。
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2023-05-30 12:20:39
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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
文章目录一、概述二、垃圾收集器(garbage collector (GC)) 是什么？三、为什么需要GC？四、为什么需要多种GC？五、对象存活的判断六、垃圾回收算法6.1 标记 -清除算法6.2 复制算法6.3 标记-整理算法6.4 分代收集算法七、垃圾收集器7.1 Serial收集器7.2 ParNew收集器7.3 Parallel收集器7.4 CMS收集器7.5 G1收集器G1对Heap的
一、spark简介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。Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。目前支持如下程序设计语言编写Spark应用：Scala、Java、Python、Clojure、R。1.1 重要概念RDD：（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spar
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2024-09-10 08:21:28
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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
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2023-11-28 04:45:07
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