1 Hash Shuffle V1
相对于传统的 MapReduce，Spark 假定大多数情况下 Shuffle 的数据不需要排序，例如 Word Count，强制排序反而会降低性能。因此不在 Shuffle Read 时做 Merge Sort，如果需要合并的操作的话，则会使用聚合（agggregator），即用了一个 HashMap （实
1.合并两个有序链表 题目描述将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例：输入：1->2->4, 1->3->4 输出：1->1->2->3->4->4class ListNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
DataFrame之合并组合在Pandas的实践过程中，我们经常需要将两个DataFrame合并组合在一起再进行处理，比如将不同来源的数据合并在一起，或者将不同日期的DataFrame合并在一起。DataFrame的合并组合从方向上分，大体上分为两种情况：横向的，纵向的。看下如下的图示（图片来自Pandas官网）横向纵向另外需要注意的是，两个DataFrame在合在一起的时候，如果针对重叠项（比如
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2023-06-30 20:06:55
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一、RDD定义分布式弹性数据集，只读的分区集合，不同分区可以被保存在不同的节点上，从而进行并行计算二、RDD操作RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建.转换指定RDD之间的相互依赖关系 粗粒度的数据转换操作 适合对数据集执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用比如map、filter、groupB
本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
Spark分布式弹性数据集RDD、DataFrame和DataSet首先从版本的产生上来看：RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。
# 使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame 的指南
在大数据处理中，DataFrame 是一个非常常用的数据结构，其中 Spark 提供了高效的数据处理和分析能力。合并两个 DataFrame 是数据操作中非常重要的一步。本文将指导你如何使用 Apache Spark 合并两个 DataFrame，并详细介绍每一步的实现过程。
## 整体流程
在合并 DataFrame
Direct 方式集成底层原理SparkStreaming集成Kafka采用Direct方式消费数据，如下三个方面优势：第一、简单的并行度（Simplified Parallelism）读取topics的总的分区数目 = 每批次RDD中分区数目；topic中每个分区数据 被读取到 RDD中每个分区进行处理第二、高效（Efficiency）处理数据比使用Receiver接收数据高效很多使用Recei
本次笔记内容：[i for i in a if i in b]等
pd.concat(join='outer', axis=0...)
pd.merge(df1,df2,how='inner',left_index...left_on='colname')总结和提醒先说一个pandas之外的东西：在对list进行操作时，有时需要提取两个list的交集，补集，或者不重复的两者合集等。diff = [
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2023-08-26 22:01:36
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Spark的三大数据结构-RDD并行度与分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。// TODO 准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val
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2023-09-25 13:57:01
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Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、Hive表，
1.SparkContext对象2.RDD创建2.1 并行化集合创建 本地集合：list，dict类似的东西 实例代码如下图所示：2.2 读取外部数据源3.算子3.1 算子概念算子：分布式集合对象上的API叫算子 方法/函数：本地对象的API叫方法函数3.2 算子分类Transformation：转换算子 Action：行动算子4.常用Transformation算子4.1 map算子4.2 fl
创建RDD进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDDSpark Core提供了三种创建RDD的方式使用程序中的集合创建RDD使用本地文件创建RDD使用HDFS文件创建RD
大数据技术之Spark Core的RDD（二）一：双Value类型union（otherDattaset）案例作用：对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD数据集
需求：创建两个RDD，并求并集
val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
val rdd2 = sc.parallelize(5 to 8)
val rdd3 = rdd1.union(rdd2).co
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2023-08-08 10:33:47
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引言 DataFrame是spark 1.3版本之后引入的功能，大大扩展了SparkSQL的编程，借助于DataFrame，可以对不同的数据源进行操作，包括RDD，json，parque，jdbc，hive表等。 本篇有感于DataFrame的强大，对DataFrame的使用做一下笔记。假设有两个表数据，studentInfo表和studentScore表，表数据结构如下：现在需要过滤分数大于
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2023-08-07 07:02:48
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文章目录回顾Spark SQL的joinsql案例左外连接sql案例IP规则匹配优化joinSpark Sql的三种joinUDF(user defined function)几何平均数自定义聚合函数DatasetDataset的特点Spark SQL的数据源JDBC数据源json数据源CSV数据源Parquet数据源 回顾线程安全问题的起因：静态类或公用的对象中成员变量进行更改。about:D
Spark之两个DataFrame的操作1、inner2、outer3、left_outer4、right_outer5、left_semi6、left_anti7、union注：这里只采用DF的操作语法，至于将DF创建成视图使用SQL的语法这里就不介绍了。 一、创建DF备用（1）手工输入几条测试数据，快速构造一个测试DataFrame备用#python
#手动输入几条数据，构造一个简单的测试Da
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2023-07-28 09:38:34
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# 如何使用Java合并两个Spark RDD
在这篇文章中，我们将学习如何在Apache Spark中使用Java合并两个RDD（弹性分布式数据集）。我们将通过一个清晰的步骤流程图、甘特图以及代码示例，详细讲解整个过程。
## 流程概述
以下是实现合并两个RDD的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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1.今天,我们来介绍spark以及dataframe的相关的知识点,但是在此之前先说一下对以前的hadoop的一些理解 当我启动hadoop的时候,上面有hdfs的存储结构,由于这个是分布式存储,所以当一个节点挂了之后,此后由于 还有别的机器上存储这些block块(这里面你肯定要问了,我们怎么知道它挂了,其实我前面关于akaka的时候rpc 通信的机制,心跳机制),所以这个是
RDD编程指南实际上从spark2开始就不推荐使用rdd了，使用dataset操作更加简单高效，但是我们还是简单介绍一下内容吧弹性分布式数据集（RDD）Spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开，RDD是可以并行操作的容错的容错集合。创建RDD有两种方法：并行化 驱动程序中的现有集合，或引用外部存储系统中的数据集，例如共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop Inpu
