概述本文讲述如何使用checkpoint来保存rdd，并读取还原rdd的数据。checkpoint简介checkpoint可以把rdd持久化到磁盘上，可以是本地磁盘也可以是外部存储系统(比如：hadoop文件系统)。要注意的是：在rdd进行checkpoint时，会先把rdd的血缘(lineage)去掉。另外：在大数据量的情况下，保存和读取rdd数据也会十分消耗资源。所以，是选择使用checkpo
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2024-02-27 20:24:12
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# 如何实现Spark中的count distinct
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要对大规模数据进行处理的情况。在Spark中，如果我们需要对数据进行去重并计算唯一值的数量，通常会使用count distinct方法。在这篇文章中，我将教你如何在Spark中实现count distinct操作。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-05-05 05:33:01
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# Spark优化 count distinct 的探索
在大数据处理和分析过程中，如何高效地计算唯一值的数量是一个常见的需求。尤其是在使用 Apache Spark 进行数据处理时，由于其强大的分布式计算能力，如何优化 `count distinct` 操作就显得尤为重要。本文将探讨如何在 Spark 中优化 `count distinct` 的操作，并通过代码示例和状态图来加深理解。
##
原创
2024-09-02 03:18:31
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# Spark Count Distinct List 及其应用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架，它提供了快速、易于使用的集群计算能力。在处理大规模数据集时，我们经常需要对数据中的不同元素进行计数，特别是当涉及到去重计数时。本文将介绍如何使用 Spark 进行去重计数，并展示如何将结果可视化为饼状图。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 Apache
原创
2024-07-27 10:23:33
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1.Spark的一些基本名词解释ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。 Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。 Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
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2023-10-05 16:16:27
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1，概念开窗函数与聚合函数一样，都是对行的集合组进行聚合计算。它用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 2，开窗函数格式 函数名(列) OVER(partition by … order by …rows|range)3，具体解释3.1，分类1，聚
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2024-01-28 05:48:20
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# 如何在Spark中实现“count distinct collect set”
在处理大数据时，我们常常需要对某些字段进行去重统计。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，能够帮助我们高效地完成这项任务。本文将向你展示如何在Spark中使用`count distinct`和`collect_set`这两个函数来实现这个目标。
## 整体流程
下面是实现“count disti
原创
2024-09-03 03:34:17
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我们稍做修改
select partition_date,count(user_id),
count(distinct if(user_is_new = 1, user_id, 0)) --注意新增用户量的统计,加了distinct去重
from dw.nice_live_dw_user_active_day
where location_city like '%xxx%' and parti
scala中的函数一些用法trim 开头和结尾的空白忽略map 对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象filter 过了scala 特殊符号用法::: 三个冒号运算符(list的连接操作):: 两个冒号运算符：表示普通元素与list的连接操作_N下划线数字运算符：用于访问元组的第N个元素，N的取值从1开始(元组的元素类型可以不同。)<- 用于遍历集合对象=> 匿名函数
一 spark常用的join形式： 1 broadcast hash join （小表 大表 join）1.1）没有加hint, 满足如下条件，也会产生broadcast join： 1）被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，如果没有配置，则默认是10M。 &nb
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2023-08-31 15:49:16
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# 在 Spark SQL 中使用 COUNT DISTINCT 统计多列
Spark SQL 是一个强大的分布式数据处理引擎，特别适合进行大数据分析。在许多数据分析场景中，我们常常需要统计某些列的独特值。这时，`COUNT DISTINCT` 功能就显得尤为重要。然而，当我们要统计多个列的独特值时，直观的统计方法需要一些技巧。本文将介绍如何在 Spark SQL 中实现这一点，并提供代码示例。
原创
2024-08-31 10:14:17
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sparkcore 优化数据倾斜处理1.etl处理 2.并行度
3.过滤倾斜key(需要null，聚合需求(随机分区预聚合，最终hash散列聚合)
拆分(单独拿出来处理，最终union起来))
4.reduce join 转mapjoin 5.两阶段聚合
6.无前缀聚合(随机前缀:大表加随机前缀 小表*3)自定
Spark Streaming原理-★★★SparkCore的原理回顾SparkStreaming的基本原理-★★★SparkStreaming的数据抽象-DStream★★★★DStream的底层是啥?DStream的API分类Transformations●常见Transformation---无状态转换：每个批次的处理不依赖于之前批次的数据●特殊的Transformations---有状态
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2024-09-17 12:23:34
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Spark Sql之count distinct学习内容spark 对count（distinct）的优化数据膨胀原理distinct数据膨胀grouping sets数据膨胀开个坑distinct源码spark sql grouping sets优化思路1、增加 expand的过程中partition 的数量2、缩减expand 的数据量参考 学习内容spark 对count（distinct
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2023-08-18 16:13:10
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1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
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2023-12-24 22:41:23
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# Spark Task失败重试的实现方法
在大数据处理的过程中，特别是使用Apache Spark时，任务失败是常见的问题。在某些情况下，任务失败可能是由于临时故障或可恢复的错误。为了确保数据处理的稳定性和流畅性，我们需要实现Spark任务的失败重试机制。本文将详细讲解如何实现Spark任务的失败重试，包括步骤、代码解析，以及相关的图示。
## 一、流程概述
首先，我们来看一下实现Spar
# Spark任务失败处理与优化
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的快速、通用的集群计算系统。然而，在实际工作中，我们经常会遇到“Spark任务失败”的问题。这不仅影响了数据处理的效率，还可能导致数据的不一致性。因此，了解Spark任务的失败原因以及如何解决这些问题是非常重要的。
## 1. Spark任务失败的原因
Spark任务失败的原因可以多种多样，常见的有以下几种
# Spark Task失败重试机制科普
在大数据处理的场景中，Apache Spark 是一个被广泛使用的分布式计算框架。尽管 Spark 提供了强大的计算能力，但在执行任务的过程中，任务失败的情况依然不可避免。面对这种情况，Spark 设计了任务失败重试的机制来保障计算的稳定性和可靠性。本文将为您详细介绍这一机制，并提供相关的代码示例和状态图，以帮助您更好地理解其工作原理。
## Spar
实验：查询一个column的无重复记录，需要知道有多少条记录，并显示记录。 统计记录用count(*)函数，无重复记录distinct，以emp表为例。 （1）先查询无重复记录 [@more@] SQL>select distinct emp.sal from scott.emp; SAL 800
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2017-12-18 14:34:00
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SELECT COUNT(DISTINCT Customer) AS NumberOfCustomers FROM Orders
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2017-11-13 16:49:00
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