Spark之DataFrame和DataSet 文章目录Spark之DataFrame和DataSetDataFrameDSL 语法创建DataFrame查看DataFrame的Schema信息只查看列数据的6种方式按照“age”分区，查看数据条数增加列withColumn修改列名withColumnRenamedRDD 转换为 DataFrameDataFrame 转换为 RDD转换图DataS
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2024-09-11 20:20:08
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1、transformation 操作
map(func): 对调用 map 的 RDD 数据集中的每个 element 都使用 func，然后返回一个新的 RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。
filter(func): 对调用 filter 的 RDD 数据集中的每个元素都使用 func，然后返回一个包含使 func 为 true 的元素构成的 RDD。
flatMap(func): 和
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2023-08-10 12:36:00
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spark sql中很多后续操作，如select(),filter()等都是在dataset中定义的。比如select()操作会生成新的Projectection类型的logicPlan，filter会生成Filter类型的logicPlan。dataset中有两大类数据源：一种是format()方法从DataSource子类中读取数据，如cvs、json、txt等格式；另一种是sql()方
概念和简介Spark Structured StreamingStructured Streaming 是在 Spark 2.0 加入的经过重新设计的全新流式引擎。它使用 micro-batch 微批处理引擎，可以做到 100 毫秒的延迟以及 exactly-once 的容错保证。此外，Spark 2.3 增加了一个新的处理模式 Continuous Processing，可以做到
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2023-08-29 08:10:00
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# Spark Dataset filter函数详解
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，能够处理大规模的数据集。Spark Dataset是Spark框架中一种基于强类型的API，它提供了更高级别的数据操作功能。其中之一就是filter函数，它可用于过滤数据集中的元素。本文将详细介绍Spark Dataset的filter函数，并提
原创
2023-08-28 07:13:55
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在数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一种强大的工具，特别是在处理大规模数据集时。其中，`Dataset` API 提供了一种类型安全的方式，可以在进行数据过滤时确保数据的完整性。以下我们将深入探讨“Dataset filter Spark用法”的相关内容，通过不同维度的拆解，帮助读者更好地理解和应用这一功能。
### 背景定位
在大数据时代，快速和高效地处理数据是每一个数据工程师
DataFrame / DataSet / RDD的关系：RDD是Spark的基石,因为其他的spark框架都是运行在Spark core上的.但是在我们Spark sql里面,就有点区别了.在Spark sql中,DataSet是核心,没有之一.但是DataSet仅限于Spark sql中,不能在其他框架中使用,所以RDD依旧还是spark的基石,依旧是核心.而DataFrame已经被DataS
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2023-11-09 13:35:53
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文章目录说明优势代码实例DataFrame和DataSet的区别总结 说明本博客周五更新 本文记录spark 分布式数据类型DataSet的基本原理和使用方法。 DataSet是Spark1.6添加的分布式数据集合，Spark2.0合并DataSet和DataFrame数据集合API，DataFrame变成DataSet的子集。 DataSet继承RDD优点，并使用Spark SQL优化的执行引
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2024-04-19 10:42:13
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文章目录Dataset 的作用和常见操作DataFrame 的作用和常见操作案例Dataset 和 DataFrame 的异同 Dataset 的作用和常见操作目标1，理解 Dataset 是什么 2，理解 Dataset 的特性Dataset 是什么?@Test
def dataset1(): Unit ={
//1.创建SparkSession.Builder
val s
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2023-07-14 15:22:26
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目录4. Dataset 的特点4.1 Dataset 是什么?4.2 即使使用 Dataset 的命令式 API, 执行计划也依然会被优化4.3 Dataset 的底层是什么?4.4 可以获取 Dataset 对应的 RDD 表示5. DataFrame 的作用和常见操作5.1 DataFrame 
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2024-02-03 09:45:00
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Spark优化算子优化1.filter算子和coalesce算子组合：利用filter筛选出所需数据后可能，每个partition中的数据会大量减少，这样会浪费资源，而且还可能会导致数据倾斜，所以之后使用coalesce算子进行缩减partition数量，让每个partition的数据量都尽量均匀紧凑，从而便于后面的task进行计算操作，在某种程度上，能够一定程度的提升性能2.foreachPar
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2023-11-01 19:06:23
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# 实现"spark dataset可以多次filter吗"
## 1. 整体流程
在Spark中，Dataset支持多次filter操作。具体流程如下：
```mermaid
graph LR
A[加载数据集] --> B[第一次filter操作]
B --> C[第二次filter操作]
C --> D[输出结果]
```
## 2. 操作步骤
### 步骤1：加载数据集
```s
原创
2024-03-14 04:35:41
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Spark Dataset DataFrame 操作一、Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理1.1 显示前10条数据1.2 删除所有列的空值和NaN1.3 删除某列的空值和NaN1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的1.5 填充所有空值的列1.6 对指定的列空值填充1.7 查询空值列1.8 查询非空列二、Dataset行列操作和执行计划2.1 常用包...
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2021-06-01 12:14:58
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目录reduce joinmap join总结本篇文章记录用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map joinreduce join普通的join，那么肯定是要走shuffle；那么，所以既然是走shuffle，那么普通的join，就肯定是走的是reduce join。 先将所有相同的key，对应的values，汇聚到一个task中，然后再进行join。 m
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2024-09-13 07:49:59
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Spark Bloom Filter 测试什么是Bloom Filter？Bloom Filter的原理可参考文章 Bloom Filter原理由上述文章可知，创建一个Bloom Filter我们只需要定义两个参数： （1）欲插入Bloom Filter中的元素数目 n （2）Bloom Filter误判率: P(true)Bloom Filter的实现Bloom Filter已经由很多开源库，例
我有一个问题请教：我在BDEQUERY中使用其FILTER属性进行条件筛选时一切正常，但相同的条件拿到ADOQUERY中使用就出现错误，具体情况如下： 1、BDEQUERY和ADOQUERY指向同一个数据库，其中的SQL语句相同； 2、筛选条件如果是以下类型的情况都正确： (字段1= 'AAA ') &
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2024-06-14 22:07:45
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# 理解 Spark Filter 逆操作：一个简单例子
在 Apache Spark 中，`filter` 是一个非常重要的操作，用于选择符合条件的数据。那么，若要实现 "filter 的逆操作"，我们就需要排除那些符合条件的数据。本文将引导你逐步实现这一操作，并附上代码示例及必要的解释。
## 步骤流程
我们将通过以下步骤实现 Spark 的 filter 逆操作。下面是整个过程的概述：
原创
2024-09-14 04:41:22
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object PushPredicateThroughJoin extends Rule[LogicalPlan] with PredicateHelper {
// split the condition expression into 3 parts,
// (canEvaluateInLeftSide, canEvaluateInRightSide, haveToE
Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join先看两个源数据表的定义：scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3")df1: org.apache.spark.sql...
原创
2021-06-21 15:57:31
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Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join先看两个源数据表的定义：scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3")df1: org.apache.spark.sql...
原创
2022-01-07 17:52:00
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