一、前言 在Spark Streaming中，job不断的产生，有时候会产生一些空RDD，而基于这些空RDD生成的job大多数情况下是没必要提交到集群执行的。执行没有结果的job，就是浪费计算资源，数据库连接资源，产生空文件等。 这里介绍两种判断空RDD的方式 第一种是以Receiver接收数据时产生的BlockRDD或WriteAheadLogBackedBlockRDD，所有以
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2024-06-16 19:33:27
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本文章探讨Scala语言与Java语言在空值上的区别问题产生背景： 在编写Spark任务时采用Spark SQL向Oracle存数据，对RDD与DateFrame进行了去空值（如下但不限于以下几种）处理后仍然会有ORA-01400: 无法将 NULL 插入 ，百思不得其解。 最后想到Spark框架采用Scala语言编写，虽然与Java一样都是JVM语言，但在语言类型上还是不同之处。XXRDD.
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2024-06-02 20:44:11
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# 利用Dataframe对列值进行判断和筛选——以Spark为例
在数据处理和分析中，Dataframe是一种非常常见的数据结构，它类似于关系型数据库中的表格，能够以列为主体进行数据操作和处理。而在大数据处理框架中，Spark是一个非常流行的选择，它提供了强大的数据处理能力和易用的API，可以帮助我们方便地对数据进行处理和分析。
在Spark中，我们可以利用Dataframe来对列值进行判断
原创
2024-04-03 05:07:51
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# Spark判断DataFrame有没有列
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统，它提供了一个高效的数据处理框架。在Spark中，DataFrame是一种结构化的数据集，类似于关系型数据库中的表。DataFrame提供了丰富的API，可以对数据进行各种操作和转换。
有时候我们需要判断一个DataFrame是否包含某个列，以便在后续的数据处理中做出相应的处理。本
原创
2024-01-10 09:51:58
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一、Hive下生成DataFrame对象SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("名称").setMaster("执行方式");
JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
HiveContext hc = new HiveContext(jsc);
#通过执行SQL生
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2023-07-10 21:11:12
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Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意： (1)只有Key-Value类型的RDD才有分区的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None (2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决
# 如何判断 MySQL 表中是否存在某列并删除该列
## 一、整体流程
下面是判断 MySQL 表中是否存在某列并删除该列的流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 判断列是否存在
判断列是否存在 --> {存在} 删除列
判断列是否存在 --> {不存在} 结束
```
## 二、具体步骤
下面是每一个步骤需要做的事情以及对应的代
原创
2024-04-24 06:41:18
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HDFS产出背景及定义1）HDFS产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。2）HDFS定义 HDFS（
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2024-09-09 09:08:01
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接上篇博文，继续介绍Spark DataFrame的理解和使用。对于单个DataFrame常见的变换操作有：创建一个DataFrame（创建空的DF ，从文件中读取数据创建DF）增加一行或一列删除一行或一列把行变成列，把列变成行根据某列的值对行进行排序1、创建 DataFrames（createDataFrame()方法、toDF()方法）1.1 创建一个空的DataFrame （1）
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2023-07-10 21:08:30
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在数据分析与处理的过程中，我们常常会遇到缺失值（NaN），尤其是在使用Pandas数据框（DataFrame）处理数据时。判断 DataFrame 中是否存在 NaN 值是一个基础而重要的操作。本文将详细说明这个“python判断dataframe中是否存在nan”的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
## 背景描述
在数据分析中，经常会涉及到缺失值问题，
相关函数：操作DataFrame
1.data.printSchema:打印出每一列的名称和类型
2.data.show(numRows:Int):输出data
3.Data.head(n:int).foreach(println): 这个函数也需要输入一个参数标明需要采样的行数，而且这个函数返回的是Row数组，我们需要遍历打印。
4.Select函数可以帮助我们从DataFrame中选择需要的列
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2023-06-25 19:30:54
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1 简述 Spark 中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与 用途。（重点）2 当 Spark 涉及到数据库的操作时，如何减少 Spark 运行中的 数据库连接数使用 foreachPartition 代替 foreach，在 foreachPartition 内获取数据库的连接3 SparkSQL 中 RDD、DataFrame、DataSet 三者的区别 与联系1）RDD
优点: 编译时类
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2023-06-14 08:41:33
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（一）DataFrame对象生成#构造case class，利用反射机制隐式转换 import spark.implicits._
val data = sc.textFile(“iris.data”)
case class irisData(SepalLengthCm:Float,SepalWidthCm:Float,PetalLengthCm:Float,PetalWidthCm:Floa
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2023-10-03 17:27:19
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# Spark DataFrame添加列的实现步骤
## 1. 确定要添加的列的数据源
在开始添加列之前，我们需要确定新列的数据源。这可以是一个已存在的列、一个计算出的结果、一个常量值或者来自其他数据源的数据。
## 2. 创建Spark DataFrame
首先，我们需要创建一个Spark DataFrame对象，以便我们可以在其中添加新的列。我们可以从文件、数据库或其他数据源中加载数据
原创
2024-01-21 05:52:09
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# Spark DataFrame选择列的全面指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，Spark DataFrame是其核心数据结构之一。DataFrame提供了高效的操作接口，不仅支持结构化数据，可以轻松地进行数据分析和操作。本文将重点介绍如何在Spark DataFrame中选择列，并通过代码示例演示该过程。
## 基础知识
在Spark中，DataFrame类似于传统
原创
2024-10-19 07:26:42
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# 从Spark DataFrame列转行
在数据处理中，我们经常需要对数据进行转换和整理，以便更好地进行分析和可视化。在Spark中，DataFrame是一种非常常见的数据结构，它提供了方便的API来对大规模数据进行处理。有时候，我们会遇到需要将DataFrame的列转换为行的情况，这种操作可以帮助我们更好地理解数据的结构和关系。
在本文中，我们将介绍如何使用Spark来实现DataFram
原创
2024-04-07 03:41:55
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## Python DataFrame判断某列是否全为0
### 引言
在处理数据时，经常需要对数据进行筛选、过滤或者判断。其中一个常见的操作是判断某列是否全为0。在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame对象来处理和分析数据。本文将介绍如何使用DataFrame判断某列是否全为0。
### 流程
下面是判断某列是否全为0的整个流程的步骤：
步骤 | 操作
--- |
原创
2023-07-18 17:04:45
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## Spark DataFrame 列顺序
### 引言
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的强大分布式计算引擎。在Spark中，DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于传统数据库中的表格。DataFrame提供了丰富的API和内置的优化机制，使得数据处理和分析变得更加高效和简单。本文将重点介绍Spark DataFrame中的列顺序，并通过代码示例详细说明。
原创
2023-08-14 03:35:33
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# Spark DataFrame 删除列的指南
在大数据处理的领域，Apache Spark 已经成为大多数数据科学家和工程师的首选工具。这是因为它具有高效的数据处理能力、简洁的 API 以及强大的跨平台能力。Spark 的 DataFrame 是一种结构化的数据表示，可以方便地进行各种数据操作，包括删除列。
## Spark DataFrame 简介
Spark DataFrame 是一
原创
2024-11-02 03:10:36
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# Spark DataFrame 添加列
## 引言
在大数据处理中，Spark是一个非常强大的分布式计算框架。Spark提供了许多功能强大的API，其中之一就是DataFrame。DataFrame是一种基于分布式数据集的数据结构，类似于关系型数据库中的表。在Spark中，我们可以通过添加列来扩展DataFrame的功能。本文将介绍如何使用Spark DataFrame添加列，并提供相应的代
原创
2024-01-13 04:08:38
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