# Spark GroupBy 去重复的实现指南
在大数据处理中，去重是一项常见的操作，尤其是在数据清洗的阶段。作为一名初学者，掌握如何在 Apache Spark 中实现“groupby 去重复”是一项重要的技能。接下来的内容将为你详细介绍这一过程的步骤、代码示例及其含义，确保你可以轻松实现这一目标。
## 整体流程概述
在实现 "groupby 去重复" 的操作时，我们可以遵循以下步骤：
# 使用Spark进行GroupBy去重的实现
在数据处理中，`groupby`操作用于将数据根据一个或多个字段分组。而在某些情况下，我们可能需要在分组的基础上进一步去重。本文将向您介绍如何在Spark中实现此操作，并详细说明步骤和代码。
## 流程概述
在使用Spark进行`groupby`去重时，整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 详细描
原创
2024-10-26 04:45:27
67阅读
专题描述修改存储过程时解决了SQL语句因为GROUP BY子句中多余的字段造成的性能问题。问题提出1优化存储过程15-PRC_EXPRESS_SPECIAL_REBATE_INVOICE时发现第338行SQL语句存在group by子句中字段过多造成的性能问题，原SQL语句如下：
INSERT INTO tt_express_invoice (
.........
SELECT
e.expre
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2024-07-21 09:27:14
48阅读
Spark代码可读性与性能优化——示例六（GroupBy、ReduceByKey）1. 普通常见优化示例1.1 错误示例 groupByKeyimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object GroupNormal {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf =
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2023-10-16 20:02:22
101阅读
一、什么是算子算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作（transformation和action） transformation不触发提交作业；action出发SparkContext提交Job作业二、常用算子不完全归纳Transformation转换操作基础转换操作map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndexdistinct：对RDD分区
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2023-09-04 16:58:08
70阅读
目录一.Shuffle Write框架1.不聚合，不排序（BypassMergeSortShuffleWriter）2.不聚合，但排序（SortShuffleWriter）3.聚合，排序或者不排序二.Shuffle Read框架1.不聚合，不按key排序2.不聚合，按key排序3.聚合，排序或者不排序三.支持高效聚合和排序的数据结构四.Spark和MapReduce的shuffle机制对比五.总
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2024-04-02 08:43:22
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基于Spark的应用水印技术和流数据去重一、实验目的二、实验内容三、实验原理四、实验环境五、实验步骤5.1 启动Spark集群5.2 在Spark结构化流程序中处理延迟到达的数据5.3 在Spark结构化流程序中处理重复到达的数据六、 实验知识测试七、实验拓展 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址 全文共计5985字，阅读大概需要3分钟 一、实验目的掌握Spark结构化流中
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2023-08-10 12:58:00
118阅读
“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。Panda DataFrame 对象提供了一个数据去重的函数 drop_duplica
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2023-08-05 15:16:10
470阅读
Spark groupBy
原创
2022-12-28 15:30:20
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# 使用Spark进行分组操作（GroupBy）
在数据分析中，`groupby` 操作是非常常见的，用来将数据按某一列或多列进行分组并进行聚合操作。Apache Spark 是一个分布式数据处理框架，支持大规模数据的处理。接下来，我们将一步一步地学习如何在 Spark 中实现 `groupby` 操作。
## 整体流程
我们可以通过以下步骤来实现 `groupby` 操作：
| 步骤 |
文章目录1. count(distinct) 去重2. 双重group by 去重3. row_number() over() 窗口函数去重4. sortWithinPartitions + dropDuplicates5. mapPartitions + HashSet分区内去重 1. count(distinct) 去重sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差
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2023-09-01 18:21:55
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pyspark groupBy方法中用到的知识点智能搜索引擎 实战中用到的pyspark知识点总结sum和udf方法计算平均得分avg方法计算平均得分count方法计算资源个数collect_list() 将groupBy 的数据处理成列表max取最大值min取最小值多条件groupBy求和sum 智能搜索引擎 实战中用到的pyspark知识点总结项目中，先配置了spark，通过spark对象连
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2023-07-10 21:29:58
133阅读
每天都在和你在一起 Spark Group By函数将相同的数据收集到DataFrame/DataSet上的组，并对分组后的数据执行聚合函数。count() 返回每个组的行数mean() 返回每个组的平均值max() 返回每个组的最大值min() 返回每个组的最小值sum() 返回每个组的值的总计avg(
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2023-07-12 10:44:09
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List,Set,Map的区别List （顺序）：List接口存储一组不唯一，有序的对象Set（无序）：不允许重复的集合。不会有多个元素引用相同的对象。Map（key-value键值对）：Map会维护与Key有关联的值，两个key可以引用相同的对象，key不能重复，key可以是String也可以是任何对象。ArrayList与LinkedList的区别ArrayList与LinkedList都不是
用spark中DataFrame对数据进行清洗1. 准备工作2. 数据去重3. 缺失值处理4. 异常值处理 1. 准备工作配置环境import os
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as fn
JAVA_HOM
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2023-08-20 14:13:58
468阅读
# Spark的GroupBy操作介绍及Java代码示例
## 引言
在大数据处理中，分组操作是一项非常重要的任务。分组操作可以根据指定的键将数据集合分割成多个子集，然后对每个子集进行相应的计算或分析。Apache Spark作为一种快速、通用的集群计算系统，提供了强大的分组操作功能。本文将介绍Spark中的GroupBy操作以及如何在Java中使用GroupBy操作。
## Spark的G
原创
2023-08-09 11:57:46
227阅读
# 实现Spark Java GroupBy
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经熟悉了Spark Java中的GroupBy操作。但对于刚入行的小白来说，这可能是一个比较困难的概念。在本文中，我将向你展示如何实现Spark Java中的GroupBy操作，并帮助你理解其背后的原理和流程。
## 整体流程
在实现Spark Java中的GroupBy操作时，我们需要按照以下步骤进行
原创
2024-03-15 05:54:28
26阅读
## 实现“spark repartition groupby”
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 整体流程
A[输入数据] --> B[Repartition数据]
B --> C[GroupBy操作]
C --> D[输出结果]
end
```
### 2. 甘特图
```mermaid
ga
原创
2024-01-24 05:41:14
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# Java中的GroupBy去重操作
在Java中，我们经常需要对集合进行分组操作，并且需要确保每个分组中的元素是唯一的。这时候就需要使用GroupBy去重操作。本文将介绍如何在Java中使用GroupBy去重，并给出代码示例。
## GroupBy去重的概念
GroupBy去重是指对集合进行分组操作，并去除每个分组中重复的元素。通常我们会使用Map来实现GroupBy去重，其中Map的k
原创
2024-04-17 06:22:52
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# Java中Group By去掉NULL的实现方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到一些基础的问题，比如如何在Java中使用Group By去掉NULL的情况。在这篇文章中，我将教会你如何实现这个功能。
## 整体流程
首先，让我们通过下面的表格来展示整个实现过程的步骤：
```mermaid
journey
title Java中Group By去NULL实现
原创
2024-03-13 04:26:13
188阅读
