MapReduce的缺陷MR虽然在编程接口的种类和丰富程度上已经比较完善了，但这些系统普遍都缺乏操作分布式内存的接口抽象，导致很多应用在性能上非常低效 。 这些应用的共同特点是需要在多个并行操 作之间重用工作数据集 ，典型的场景就是机器学习和图应用中常用的迭代算法 (每一步对数据 执行相似的函数) 。RDDRDD是只读的。RDD五大属性：①分区、②依赖、③计算函数、④分区器、⑤首选运行位置。RDD
structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间
2按固定间隔时间执行
3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2024-01-13 21:26:57
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目录4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场景介绍4.1.2 案例介绍4.1.3 实现步骤4.1.4 难点和易错点4.1.5 总结4.2 产生小文件并推送到 HDFS4.3 流式计算统计 HDFS 上的小文件4.4 运行和流程总结4.4.1 运行 Python 程序4.4.2 运行 Spark 程序4.5 总结4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场
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2023-12-21 10:52:48
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spark入门2-SparkCore架构SparkCore架构一、流程1、wordCount流程2、RDD2.1源码2.2特征属性2.3RDD的创建3、并行度、分区3.1hadoopRDD3.2ParallelCollectionRDD二、技巧 SparkCore架构一、流程1、wordCount流程val conf = new SparkConf().setMaster("local").se
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2024-06-12 22:15:30
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1、Spark运行架构1.1 术语定义Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建
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2023-11-27 21:19:04
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目录介绍spark streaming和structured streaming的区别StructuredStreaming基本概念1.输入表2.结果表3.输出方式使用案例1.依赖导入2.创建环境3.连接Kafka4.取值5.转化数据6.输出数据7.数据输出到外部存储介绍spark streaming (spark 1.6 引入 使用批处理模拟流式计算) DStream (离散流)str
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2024-06-14 16:30:19
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Spark Structured Streaming 结构化流Structured Streaming是一个构建在Spark SQL基础上可靠具备容错处理的流处理引擎。Structured Streaming提供快速，可扩展，容错，端到端的精确一次流处理，而无需用户推理流式传输。流数据处理的三种语义：最少一次（at least once）： 流数据中的记录最少会被处理一次（1-n）最多一次（at
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2024-07-20 18:01:23
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Spark Structured Streaming概述结构化流（Structured Streaming）是基于Spark SQL引擎的流处理引擎，它具有可扩展和容错性。可以使用类似批数据处理的表达方式来处理流式数据。Spark SQL引擎会增量和连续的运行处理代码，并当流数据持续到达时更新最后结果。在Structured Streaming中可以使用Scala、Java、Python或R中的D
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2024-04-11 19:54:11
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sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题：说说join的几种实现说说shuffle的实现join操作一定发生shuffle吗？spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？...想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？shuffle又有哪
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2024-09-24 13:52:58
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核心设计2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块Structured Streaming，核心设计如下：第一点：Input and Output（输入和输出）Structured Streaming 内置了很多 connector 来保证 input 数据源和 output sink 保证 exactly-once 语义。实现 exactly-once 语义的前提：
In
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2023-10-08 15:45:27
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目录定义：定义形式：结构体数据赋值方法：使用typedef定义结构体：定义：struct即结构体，亦被直接称为“结构”。实际编程时，经常需要用相关的不同类型的数据来描述一个数据对象。例如，描述学生的综合信息时，需要使用学生的学号、姓名、性别、成绩以及家庭住址等不同类型的数据。但是，用相关的不同类型的数据来描述一个数据对象会使编程极为不便。因此，C语言提供了一种称为结构体(struct)的数据类型，
本文主要介绍iOS中多线程的实现方案，本文需要有iOS基础的同学观看，如果有什么问题欢迎留言。 iOS中多线程的实现方案有4中，如图： 上图简单明了的介绍了4种方式的优缺点，下面我们主要从第二种方式NSThread开始。 1、NSThread （1）创建线程的方式有三种/*
1、需要手动开启线程
开启了子线程
*/
NSThread *fi
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2023-08-19 16:16:19
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Spark SQL的前世今生Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。
这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。
随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQL的一些
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2024-07-11 06:52:35
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第一个java程序详解一、前言二、创建并编写java源代码的文件创建java源代码文件更改文件后缀java代码的结构三、编译执行编译执行四、总结五、附java关键字 一、前言通过之前上一节，我们已经成功的安装了java环境并执行了我们的第一个java程序，但是我们还是不清楚该怎么去编写并运行一个java程序，本节将会通过对第一个java程序进行详细讲解，使我们能够快速了解java这门语言。二、创
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2023-07-20 22:11:56
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文章目录RDD编程RDD创建RDD操作转换操作行动操作键值对RDD创建键值对RDD常用键值对转换操作一个综合实例 RDD编程RDD创建两种方式从文件系统中加载数据创建RDD>>> lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
>>> lines = sc.textFile("
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2023-11-14 07:23:01
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# 实现spark_sql collect_set struct的步骤
本文将详细介绍如何在Spark SQL中使用collect_set函数来对结构体（struct）类型进行操作。首先，我们需要明确整个流程，并展示每个步骤需要做什么。然后，我们将提供相应的代码示例，并对每行代码进行注释说明。
## 整体流程
下面是实现"spark_sql collect_set struct"的整体流程表
原创
2023-09-15 11:07:45
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参考文献：Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第八节 Spark SQL与DataFrame（一)sparkSQL1.1入门之二：sparkSQL运行架构利用Spark SQL可以构建大数据平台上的数据仓库,它具有如下特点:能无缝地将SQL语句集成到Spark应用程序统一的数据访问方式(DataFrames and SQL provide a common way to acce
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2023-09-16 16:19:39
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1,创建RDD1.进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。2.Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD
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2023-11-11 23:38:39
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文章目录程序优化尽可能减少和避免shuffle使用Kryo 作为序列化方案数据优化资源优化程序优化尽可能减少和避免shuffle(1) map task中,将内存中的数据以文件形式写到磁盘中(2) reduce task 中,通过网络I/O读取map task中溢写的文件,进行聚合,由于join操作前后分区策略不一致造成shuffle,数据量较少(一般低于3G)可以使用广播变量机制在同一个stage中完成join操作未优化前 val rddData1 = sc.parallelize(Arr
原创
2021-06-03 18:15:39
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1. 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。2. RDD的属性1) A
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2023-12-20 15:47:32
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