面向对象软件开发的优点有哪些？ 答：开发模块化，更易维护和修改；代码之间可以复用；增强代码的可靠性、灵活性和可理解性。多态的定义？ 答：多态是编程语言给不同的底层数据类型做相同的接口展示的一种能力。一个多态类型上的操作可以应用到其他类型的值上面。继承的定义？ 答：继承给对象提供了从基类获取字段和方法的能力。继承提供了代码的重用行，也可以在不修改类的情况下给现存的类添加
关联规则算法的思想就是找频繁项集，通过频繁项集找强关联。 介绍下基本概念： 对于A->B 1、置信度：P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分析：牛奶 ⇒ 面包 2、支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 假如支持度：3%，置信度：40% 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买
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2023-10-01 09:11:34
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在做 mysql 或其他数据迁移的时候，有时候需要将两份或者多份数据进行合并，生产一份新的数据后进行使用，对于数据量较小的场景下，可以直接使用 sql 语句进行关联，但是对于两张或者多张千万级记录的表进行合并时，使用 sql 进行 join 操作是不现实的，在这些场景下，需要使用 spark 或者 hive 进行操作。本文介绍如何使用 spark 进行大数据量的合并。本文中提到的大表，数据量一般在
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2023-09-02 01:48:30
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本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark on yarn任务执行过程进行尽可能好理解的解析
本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark任务执行过程进行尽可能好理解的解
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2023-11-21 20:45:40
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遍历节点的方式叫做：API 这里有两个套API即：HTML元素。//===========================以下是第一种操作DOM的API，会把空文本节点计算在内。相比下面的第二套API兼容性会好点=========================
//在控制台获取对象时：点击所获取的对象在firefox中显示各种属性，在chrome中是显示其子元素以及孙子元
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2024-08-11 06:57:01
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在处理Apache Spark中“不等关联（non-equi join）”的问题时，涉及到如何高效地关联不满足标准等式条件的两张表。这种操作在大数据分析中非常常见，但也可能带来性能瓶颈和复杂性。接下来，我将详细记录如何解决“Spark不等关联”的全过程。
### 环境准备
要开始解决不等关联的问题，首先我们需要确保我们的软硬件环境适合运行Apache Spark。下面是一些基本的要求：
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关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题，其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则，典型的算法是Apriori算法。Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集;第二步利用频繁项集
探索高效连接：Apache Spark与Apache HBase的完美结合 shchortonworks-spark/shc: Apache Spark SQL on Hadoop Compatible File System (SHC) 是一个开源项目，它允许Apache Spark无缝访问Hadoop生态中的列式存储文件格式（如Parquet、ORC等），特别是将Spark SQL与HBase
spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort（自己实现内存管理）spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：200spark 1.2.x版本以后，默认的shuffle manager，是什么呢？ SortShuffleManager。SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不
spark 表关联
原创
2019-09-20 19:37:15
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在大数据处理的世界里，Apache Spark无疑是一个响亮的名字。尤其是在进行数据分析时，常常会碰到“spark full关联”类型的问题，即全连接（全关联，一种笛卡尔积）的情况，这会导致巨大的计算开销。因此，了解如何在Spark中优化全关联操作就显得尤为重要。下面是对这个过程的复盘记录。
## 背景描述
在2023年的春季，我们的一次数据分析项目中，团队需要将来自不同数据源的数据进行全连接
## Spark关联Python开发指南
### 1. 概述
在现代数据处理中，Spark已经成为一个非常流行的工具，它可以处理大规模的数据集并提供高效的分布式计算功能。与此同时，Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和生态系统。在本文中，我们将介绍如何在Spark中使用Python进行关联操作，以帮助刚入门的开发者快速上手。
### 2. 关联操作流程概述
在进行Spark关
原创
2023-12-04 05:13:08
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一、灰色关联模型1.1 灰色关联分析模型概述灰色关联分析是一种多因素统计方法，是灰色系统理论的一个重要分支。与传统的多因素统计方法（回归分析、方差分析等）相比，灰色关联分析对样本量的多少和样本有无明显的规律要求较低，且计算量小，通常不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况，因此应用十分广泛。其基本思想是通过计算主因子序列和每个行为因子序列之间的灰色关联度，来判断因子之间关系的强度、大小和顺序。主因
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2023-11-25 14:44:55
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在实际开发中，spark集群的资源不一定会被充分的利用到，所以尽量设置合理的并行度来充分的利用集群的资源。才能充分提高spark应用程序的性能。 spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度，依据其大小，比如hdfs就会给每一个block创建一个partition,也依据这个设置并行度。对于reduceByKey等会发生的shuffle的操作就使用并行度最大的父RDD的并行度即可。
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2023-08-27 14:56:25
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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
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2023-09-21 02:58:04
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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，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。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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public final class app_kafka_receiver_spark {
private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
private app_kafka_receiver_spark() {
}
public static void main(String[] args)
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2024-06-05 19:55:23
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补充内容：Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。默认情况下，一个block最大为128M。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若
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2023-09-22 20:19:56
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Union package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo8Union { def main(arg ...
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2021-07-16 22:15:00
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# Spark多表关联探秘
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，能够处理从单个文件到复杂的多表关联操作。在数据分析中，关联表是提取信息的重要步骤。本文将探索如何在 Spark 中实现多表关联，提供代码示例，并解释每一步的操作。
## 什么是多表关联？
多表关联是指使用多个表中的数据进行查询和分析，通常涉及到基于某些共同字段的联接操作。对于大数据处理而言，Spark 提供了高
原创
2024-10-02 06:37:02
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