大数据最全知识点整理-Spark篇基础问题：1、简单描述Spark的特点，其与Hadoop的区别2、hadoop和spark的相同点和不同点3、Spark的部署方式4、Spark的作业提交参数5、Spark 运行流程6、简述Spark的作业提交流程7、reduceByKey与groupByKey的区别,哪一种更具优势8、简单描述缓存cache、persist和checkpoint的区别9、描述r
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2023-09-11 19:17:49
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Spark前言Spark 知识系列文章一、RDD弹性分布式数据集1.1 RDD定义以及框架1.2 特点1.3 创建RDD1.4 算子1.5 RDD依赖关系1.5.1 窄依赖1.5.2 宽依赖1.6 RDD任务划分1.7 RDD数据分区器1.7.1 Hash分区1.7.2 Ranger分区（很少使用）二、 累加器2.1 运用累加器求数据之和三、 广播变量：分布式只读共享变量 - 调优策略总结 前言
一、介绍SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结
1. Scala Type和Catalyst Type的转换包括简单类型，比如String，Date, Number之间的转换；也包括集合类型，如Array、Map之间的转换。2. Scala Type， CatalystType指的是什么ScalaType指的是Scala和Java语言提供的数据类型，比如String, Date,Decimal，Array,Map等。CatalystType指的
1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。(1).HDFSHDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS的实现版。HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运
# 实现Spark支持数据类型的步骤
## 流程步骤
```mermaid
erDiagram
数据类型 --> 支持数据类型
```
1. **创建自定义数据类型**
2. **注册自定义数据类型**
3. **使用自定义数据类型**
## 详细步骤及代码示例
### 1. 创建自定义数据类型
首先，我们需要定义一个自定义数据类型，例如一个自定义的`Person`类型。
`
SparkSQL的基本了解SparkSQL是个啥？官网上都是怎么描述SparkSQL的官网地址：http://spark.apache.org/sql/ 我们先简单了解下官网是怎么描述SparkSQL这个东西的：Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 根据官网的描述就是Spark SQL这个东西使用来
一、动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作。到目前为止，所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的。但有时候，数据量可能大到无法放在一台机器中，这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了。 Spark 及其生态系统提供了很多可选方案。本章会介绍以下三类常见的数据源。 • 文件格式与文件系统：对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（比如 NFS、HDF
spark sql - Dataset数据类型以下内容翻译于spark sql Dataset类源码的注释：org.apache.spark.sql.Datasetspark sql 2.11Dataset是特定领域对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换。 每个Dataset还有一个无类型的视图，称为DataFrame，它是一个Dataset of Row。DataFrame = Dat
今天开始记录spark中机器学习的相关应用。spark某种意义上讲就是为机器学习准备的，其一，spark是一种内存计算框架，速度快，其二，spark更擅长处理迭代式的数据计算，而迭代运算这是机器学习模型经常遇到的。延申一点，目前大数据还有一种是流式运算，也就是处理的是实时数据，虽然这种spark也可以，但是毕竟是一种伪造的流式。所以更多时候spark是处理离线的、迭代式的运算。spark里面目前已
数据源分类spark中支持多种数据源(jdbc、parquet、csv、json等)，所以在可以读取多种类型的数据源。 csv格式的数据源，他的默认分隔符是","，可以使用Excel来打开，但是会出现数据乱码(因为CSV中不同操作系统的字符编码不一致)；可以使用一下方式解决：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408484776fbc8d846f168.htm
一. 读取和保存说明SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式，还提供了专用的方式读取：通用和专用保存保存有四种模式：
默认： error : 输出目录存在就报错
append: 向输出目录追加
overwrite : 覆盖写
ignore: 忽略，不写二. 数据格式1. ParquetSpark SQL的默认数据源为Parque
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2023-06-11 15:22:05
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一、RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为：Value类型、双Value类型和Key-Value类型⚫Value类型1)map➢函数签名def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]➢函数说明将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。比如：val dataRDD: RDD[Int]= sparkContext.makeR
一.本地向量 有如下几个类: Vector(基类),DenseVector,SparseVector,Vectors(工厂方法,推荐用)工厂模式是：定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类，使一个类的实例化延迟到子类import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector} # linalg is short for linear
DataFrame 类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame 也是懒执行的，但性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。DataSetDataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象。DataSet 是强类型的。比如
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2023-09-02 22:03:49
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1. 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。2. RDD的属性1) A
文章目录DataFrame介绍DataFrame的构建基于RDD方式构建DataFrame---createDataFrame基于RDD方式构建DataFrame---StructType基于RDD方式构建DataFrame---toDF基于Pandas的DataFrame构建DataFrameDataFrame读取外部文件构建DataFrame读取TEXT数据源读取Json数据源读取csv数据
spark的机器学习库，包含常见的学习算法和工具如分类、回归、聚类、协同过滤、降维等使用算法时都需要指定相应的数据集，下面为大家介绍常用的spark ml 数据类型。1.本地向量（Local Vector）存储在单台机器上，索引采用0开始的整型表示，值采用Double类型的值表示。Spark MLlib中支持两种类型的矩阵，分别是密度向量（Dense Vector）和稀疏向量（Spasre Vec
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2023-07-05 22:24:19
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1. 在较高层次上，每个spark应用程序包含一个驱动程序，去调用用户的main函数，在集群上执行各种并行操作。spark主要的抽象，是提供了RDD数据类型。RDD数据类型是一组分割在集群上可以被并行操作的元素集合。RDD可以通过HDFS上的文件，驱动程序已有的集合，或对已有的RDD进行变换来创建。用户也可以将RDD持久化，保存在内存中，以被有效的重用。RDD也将自动从失败中恢复。spark的第二
## Spark UDAF 复杂数据类型
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的开源分布式计算引擎。它提供了一个高级API，可以方便地编写复杂的数据处理逻辑。在Spark中，用户可以自定义聚合函数和转换函数来处理各种数据类型。本文将介绍Spark中的UDAF（用户定义的聚合函数）和复杂数据类型的使用方法。
### UDAF简介
UDAF是用户自定义的聚合函数，用于在分组数据
原创
2023-08-14 16:44:19
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