比如我的内存中存在如下的以key-value形式的数据集（RDD）：hello:1 sparkSubmit:1 red:1 sparkSubmit:1 hello:2 hello:1 hello:4 re
转载
2023-06-30 20:00:29
143阅读
创建DataFrame的几种方式1、读取parquet文件创建DataFrame注意：可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种 df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet");
df.write().mode(SaveMod
转载
2024-01-23 22:06:34
155阅读
一、DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中的Java对象被存储成Spark自己的二
转载
2024-09-10 14:34:07
16阅读
在spark中，有时候我们觉得task并行度太小，就想着提高其并行度。 首先，先说一下有多少种增加分区提高并行度的方法： 1，textFile(path, numPartion=partitionNum) 2，增加hdfs上的block数 3，reduceByKey groupByKey shuffle
转载
2023-10-03 18:45:10
107阅读
文章目录1. DataFrame简介2. DataFrame特性3. DataFrame 与RDD 的区别3.1 功能上比较3.2 数据存储结构上比较4. DataFrame的创建4.1 版本1.X4.1.1 版本1.X创建DataFrame4.1.2 版本1.X操作DataFrame4.2 版本2.X4.2.1 版本2.X创建DataFrameSpark API演变1. DataFrame简介D
转载
2024-08-11 07:13:51
26阅读
DataFrame详解环境：spark 2.4.0
slaca :2.12以上创建DataFrame的几种方式第一种：rdd 转DF
import session.implict._
val df= rdd.toDF(#columnName)第二种/**
* 创建一个空的DataFrame，代表用户
* 有四列，分别代表ID、名字、年龄、生日
*/
val c
转载
2023-08-18 13:08:14
46阅读
一、流处理基础1. 流处理是连续处理新到来的数据以更新计算结果的行为。在流处理中输入数据是无边界的，没有预定的开始或结束。它是一系列到达流处理系统的事件（例如信用卡交易、点击网站动作，或从物联网IoT传感器读取的数据），用户应用程序对此事件流可以执行各种查询操作（例如跟踪每种事件类型的发生次数，或将这些事件按照某时间窗口聚合）。应用程序在运行时将输出多个版本的结果，或者在某外部系统（如HBase等
转载
2024-07-14 09:47:08
83阅读
DataFrame 是 Spark 在 RDD 之后新推出的一个数据集，从属于 Spark SQL 模块，适用于结构化数据。对于我们这些用惯了数据库表和散列/字典结构的人来说，尤为亲切。女神镇楼可以直接读取关系型数据库产生 DataFrame：from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appNam
（1）partitionBy 对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。（2）reduceByKey(func, [numTasks]) 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任
转载
2023-10-27 09:34:01
63阅读
# Spark DataFrame 按行处理数据的指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，被广泛用于大数据处理与分析。Spark 提供了多种数据处理方式，其中 DataFrame 是一种非常重要的数据结构。DataFrame 可以看作是一个分布式的数据表格，提供了丰富的 API 来处理结构化数据。在实际应用中，按行处理数据是常见的需求之一。
## 什么是 DataFrame
原创
2024-09-18 07:13:04
49阅读
# Spark DataFrame优化处理速度的指南
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为了一个强大的工具。当我们使用Spark DataFrame进行数据处理时，优化处理速度至关重要。本文将指导一个刚入行的小白，了解如何优化Spark DataFrame的处理速度。我们将分步骤进行阐述，并附上代码示例、图表和注释。
## 优化流程
接下来，我们将优化Spark DataFra
一、Spark SQL简介Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点：能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询；支持多种开发语言；支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等；支持 HiveQL 语法以及 Hi
作为一款非常成熟的大数据工具，Spark已在业界获得了非常广泛的应用。而Python+Spark的结合产物PySpark更是集合了Python的易用和Spark的分布式计算能力，产生了1+1 > 2的效果。本系列文章将从《PySpark DataFrame使用详解》、《Pandas API on Spark使用详解》、《Spark on K8S搭建》、《Structured Streamin
转载
2023-08-02 20:42:12
109阅读
[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json $ hdfs dfs -put people.json $pyspark sqlContext = HiveContext(sc)peopleDF
转载
2017-10-07 10:33:00
122阅读
2评论
在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。(type Dat
转载
2023-05-22 10:04:41
172阅读
本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
转载
2023-09-11 09:42:41
141阅读
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val
转载
2023-09-01 09:00:27
182阅读
1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]"))
val data = Array("on
转载
2023-08-07 07:02:19
171阅读
spark—map与flatmap的区别之用flatmap代替map.filter/filter.map组合spark RDD与DStream API支持很多好用的算子，最常用的莫过于map和filter了，顾名思义可知：map： 返回一个新的分布式数据集，其中每个元素都是由源RDD中一个元素经func转换得到的；filter： 返回一个新的数据集，其中包含的元素来自源RDD中元素经func过滤后
转载
2023-07-13 20:21:10
166阅读
1 >spark的UDF操作理解:就是在sql中查询语句中提供了max(),avg(),min(),count()等函数操作, 同样的在spark中也有这些函数,但是用户的需求是多变的,比如:select name,age,length(name)/name.length from user很明显,不管是使用length(name)或是name.length都不可能实现这种效果, 于是sp
转载
2023-07-31 13:34:35
135阅读
