项目背景说明餐饮外卖平台的核心价值体现在配送，而配送的价值则依赖于商家与客户的双向选择。外卖平台通常会通过内容激活消费者和商家两个群体的活跃度。消费者会参考平台展示的内容选择商家，商家也会以消费者评价与平台统计数据为依据调整策略，由此再吸引更多的用户下单、评论、形成正向循环。保证配送的时效与品质是从优化用户体验的角度，吸引更多的用户参与，进而带动商家不断入驻。由此，商家、消费者、骑手在平台上形成越
Spark分区1分区：自定义分区在对RDD数据进行分区时，默认使用的是 HashPartitioner，该partitioner对key进行哈希，然后mod 上分区数目，mod的结果相同的就会被分到同一个partition中如果嫌HashPartitioner 功能单一，可以自定义partitioner。2.自定义分区实现自定义分区分为三个步骤：1.继承org.apache.spark.parti
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2023-06-05 16:48:28
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一、Spark数据分区方式简要 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。这
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2023-07-27 19:33:22
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一、RDD 的分区前面在学习 MapReduces 的时候就提到分区，在RDD中同样也存在分区的概念，本质上都是为了提高并行度，从而提高执行的效率，那在 Spark 中的分区该怎么设置呢？首先分区不是越多越好，太多意味着任务数太多，调度任务也会耗时从而导致总体耗时增多，分区数太少的话，会导致一些节点分配不到任务，而某个分区数据量又大导致数据倾斜问题。因此官方推荐的分区数是：partitionNum
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2023-08-31 09:39:22
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1.8.5.6 ALTER TABLE 分区操作
alter 分区操作包括增加分区和删除分区操作，这种分区操作在Spark3.x之后被支持，spark2.4版本不支持，并且使用时，必须在spark配置中加入spark.sql.extensions属性，其值为：org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions，在添加分
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2023-08-01 20:02:16
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概述join操作在进行数据处理时非常常见，而spark支持多种join类型。本文对spark中多种Join类型进行说明，并对不同join的使用场景进行了介绍和举例说明。使用join操作的注意事项在两个数据集比较的列有唯一值，使用默认join(inner join)会有较好的性能，但要注意：两个数据集中不匹配的key值的数据行将会被丢掉，另外，当比较的列有重复值时，会进行排列组合操作，此时可能会衍生
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2023-08-21 15:47:53
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我想重点介绍数据处理不同层上的Spark分区的主题。在物理级别上，，分为三个阶段。 它们是input，shuffle和output。例如，在input和output处，您可以控制分区的大小，但是在output处，我也可以通过合并或重新分区来控制文件数或任务数。 使用shuffle，您可以控制将在网络中移动的数据数量。在输入阶段进行分区首先，根据输入数据集的大小确定分区数。Spark可以很好地处理输
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2023-07-28 13:26:51
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RDD，Resiliennt Distributed Datasets，弹性式分布式数据集，是由若干个分区构成的，那么这每一个分区中的数据又是如何产生的呢？这就是RDD分区策略所要解决的问题，下面我们就一道来学习RDD分区相关。
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2023-08-02 08:07:31
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Spark RDD的分区规则一.RDD中数据来源二.读取内存数据分区规则三.读取文件数据分区规则3.1 分区数量的计算规则3.2 数据分配到哪个分区规则 一.RDD中数据来源2个地方：本地集合或外部数据源sc.parallelize(本地集合，分区数)
sc.makeRDD(本地集合，分区数) 底层是parallelize
sc.textFile(HDFS/文件夹，分区数) 以行为单位读取数据
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2023-08-04 20:16:30
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# Spark SQL 动态分区实现
## 目录
- [简介](#简介)
- [整体流程](#整体流程)
- [步骤详解](#步骤详解)
- [1. 创建表](#1-创建表)
- [2. 加载数据](#2-加载数据)
- [3. 动态分区插入数据](#3-动态分区插入数据)
- [4. 查询分区数据](#4-查询分区数据)
- [示例代码](#示例代码)
- [类图](#类图)
原创
2023-10-12 05:13:30
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在处理大规模数据时，使用 Apache Spark 的 SQL 查询功能可以大幅提高性能，尤其是针对分区数据。合理设计与使用分区可以显著提升查询效率。本文将通过一个具体的案例，展开如何解决“Spark SQL 查询分区”问题，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等内容。
## 环境准备
要确保我们在处理 Spark SQL 查询分区问题时不会遭遇兼容性问题，下面是一个
在现代大数据处理领域，使用Spark SQL进行数据分析时，分区的插入操作是一个重要的功能，能够提升查询性能和数据管理的灵活性。接下来，我们在本文中将详细探讨如何高效地使用Spark SQL进行分区插入操作。内容结构将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
要成功进行Spark SQL的分区插入，首先需要准备好相关的环境和依赖项。请确保安装了以下组件：
## Spark SQL设置分区实现流程
为了帮助你理解如何使用Spark SQL设置分区，我将提供一系列步骤和相应的代码示例。请按照以下步骤操作。
### 步骤一：创建SparkSession
首先，我们需要导入必要的Spark SQL依赖和创建一个SparkSession实例。
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val
原创
2023-09-18 16:44:54
316阅读
# Spark SQL 分区代码实现流程
本文将介绍如何使用 Spark SQL 实现分区编码。首先，我们需要了解分区的概念和作用。在 Spark SQL 中，分区是将数据划分为更小的块，以便更高效地处理和查询数据。通过分区，我们可以将数据划分为多个逻辑上独立的部分，每个部分可以独立处理和查询，从而提高查询性能。下面是实现分区代码的步骤和相应的代码示例。
## 步骤一：创建表
首先，我们需要
原创
2023-09-15 11:09:00
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## Spark SQL动态分区
分区是一种将数据分割成更小、更易管理的部分的方法。在大规模数据处理中，动态分区是一种非常有用的技术，它允许根据数据的某些特征自动创建分区。Spark SQL是一个基于分布式数据处理框架Apache Spark的模块，它提供了用于进行结构化数据处理和分析的API。本文将介绍如何在Spark SQL中使用动态分区。
### 什么是动态分区
动态分区是一种自动创建
原创
2023-11-02 12:33:06
192阅读
# 使用 Spark SQL 删除分区的详细指南
在大数据的处理中，Spark SQL 是一种常用的工具，它允许用户通过 SQL 查询来操作大规模数据集。如果你的数据表是分区表，你可能会需要删除某些分区以优化性能或清理不必要的数据。本文将详细讲解如何使用 Spark SQL 来删除分区。
## 流程概览
首先，让我们看一下删除分区的基本流程。以下是每个步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
# 如何实现Spark SQL的分区覆盖
## 一、Introduction
在数据工程中，数据的分区覆盖是一个常见需求。它允许我们在写入新数据时，仅更新已经存在分区的数据。这对于大数据集来说，能够显著提升数据更新的效率。本文将通过一个分步教程，带你了解如何在Spark SQL中实现分区覆盖。
## 二、流程概述
以下表格简单列出了实现Spark SQL分区覆盖过程的主要步骤：
| 步骤
# Spark SQL 删除分区
## 简介
在大数据场景下，数据的分区是一种常见的数据管理方式。分区可以帮助我们更高效地处理和查询大量数据。Spark SQL作为一种强大的数据处理工具，提供了丰富的API来管理和操作数据分区。
本文将介绍如何使用Spark SQL来删除分区，包括删除单个分区和批量删除多个分区的方法。我们将通过示例代码和详细的解释来帮助读者理解和应用这些方法。
## 删除
原创
2024-01-30 08:58:07
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RDD 分区数的设置、访问 spark web界面，查看任务运行状态目录RDD 分区数的设置访问 spark web界面，查看任务运行状态RDD 分区数的设置package com.shujia.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Demo2
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2024-03-05 21:21:37
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前言：当一个表里面存储的数据特别多的时候，比如单个.myd数据都已经达到10G了的话，必然导致读取的效率很低，这个时候我们可以采用把数据分到几张表里面来解决问题。方式一：通过业务逻辑根据数据的大小通过id%10这种来分成 user1,user2,user3等这样的，但是这样会有很多问题我们需要维护这样一个hash关系，而且每次读取数据和写入数据的时候还要去判断取那张表，这个是我们通过程序去识别写表
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2023-11-27 20:42:01
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