引言join是SQL中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散到不同的表中，使其符合某种规范(mysql三大范式)，可以最大程度的减少数据冗余，更新容错等，而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式)： 1.Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大表进行J
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2023-07-18 22:53:36
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# Spark Array 截断：完整指南
在大数据处理中，Apache Spark 提供了强大的分布式计算能力，数组（Array）是其普遍使用的数据结构之一。在数据处理过程中，我们经常需要对数组进行截断，去掉不必要的数据。本文将探讨 Spark 中数组的截断操作，并提供示例代码介绍如何高效实现这一功能。
## 什么是数组截断？
数组截断是指将数组中的一部分元素删除，常用于处理数据时，只保留
原创
2024-08-19 07:23:50
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需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？再进而计算某些业务的贡献，就可能需要用到数组。还是不怎么看文档，因为文档的例子不够直观。在https://community.cloud.databricks.com/ 上创建表的方法，可以参考文档，htt
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2023-09-05 10:41:32
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# Java Map大小截取
在Java编程中，Map是一种经常被使用的数据结构，它用于存储键值对的集合。在某些情况下，我们可能需要截取Map的大小，即获取Map中前几个键值对。本文将介绍如何在Java中实现Map大小截取的操作，并提供相应的代码示例。
## Map的概念
Map是Java中的一种接口，它代表了一种映射关系，将键与值进行对应。在Map中，每个键都是唯一的，而值可以重复。常用的
原创
2024-06-10 06:25:16
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# Python数组截断
## 引言
在Python中，数组（也称为列表）是一种常用的数据结构，用于存储一系列的元素。有时候我们需要对数组进行截断操作，即保留数组的一部分元素，而丢弃其余的元素。本文将介绍如何使用Python来进行数组截断操作，并提供代码示例。
## 数组截断方法
### 方法一：使用切片操作
在Python中，切片操作是一种简洁而强大的方式来截断数组。切片操作使用冒号（
原创
2024-01-19 05:10:31
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# 使用Spark进行中文字符串截断的指南
在大数据处理场景中，我们经常会遇到需要对文本信息进行处理的情况，尤其是中文文本的截断操作。在本篇文章中，我们将详细讲解如何在Apache Spark中实现中文字符串的截断。为了便于理解和操作，以下是整个流程的概述。
## 整体流程
下面是实现“Spark 中文截断”的整体流程：
| 步骤 | 描述 | 代
# Java 实现自定义大小截图功能教程
在进行图像处理时，截图功能是一个非常常用且实用的功能。本篇文章将指导您如何使用 Java 实现一个自定义大小的截图功能。我们将分步骤进行，确保每一步都易于理解，并给出相关的代码示例。
## 整体流程概述
在实现这个功能之前，我们首先需要了解整个流程的步骤。以下是实现自定义大小截图功能的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-18 05:21:11
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spark：
json代码：
1.SparkSession 对象
2.spark.read.json 写地址并返回内容
3.内容.创建视图或者表名
4.spark.sql写sql语句并且展示
ex:
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.master(“local
如何在Spark Shell中操作数组
## 简介
在Spark中，Spark Shell是一个交互式的解释器，可以用来快速地实验和开发Spark应用程序。Spark Shell支持Scala、Python和R语言，使得开发者可以使用这些语言来进行数据处理和分析。
本文将指导初学者如何在Spark Shell中操作数组。我们将按照以下步骤展示整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 总览
原创
2024-01-24 11:05:28
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# 深入理解Spark中的FlatMap和Array
Apache Spark是一种强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在Spark中，`flatMap`是一种非常有用的操作，它允许将输入数据映射为多个输出数据。结合`array`操作，使得数据处理更加灵活和高效，本文将详细介绍这两者的概念及使用方法。
## 什么是flatMap？
`flatMap`是一个转换操作，它对输入数据
原创
2024-09-03 05:47:18
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0.spark
--------------------------------------------
transformation
map
filter
repartition
spark核心API
----------------------------------------------------
[SparkContext]
连接到spark集群上的入口点
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2024-08-24 16:07:00
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# 如何实现 Spark SQL 中的 Array 操作
## 1. 整体流程
首先我们先来看一下整个实现 Spark SQL Array 操作的流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建 SparkSession 对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 使用 withColumn 方法创建新列 |
| 4 | 使用 c
原创
2024-02-28 07:41:11
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# 在Spark中实现Array聚合
在大数据处理中，Apache Spark是一个引人注目的工具，而处理数组（Array）的聚合则是Spark工作的一个重要任务。本文将引导您一步一步地实现Spark Array的聚合，适合刚入行的小白。
## 流程概述
以下是实现Spark Array聚合的步骤，以及每一步的详细说明。
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-10-28 04:06:59
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hadoop解决什么问题？ 海量数据的存储和计算。 hadoop能传输数据吗？不能。Spark能解决什么问题？ 为了解决hadoop计算慢的问题。 只能解决海量数据的计算，没有存储功能。 一部分基于内存的计算，计算效率比Hadoop快。hadoop什么时候产生？ 04 - 05 年。Hadoop也支持迭代式计算，只不过效率低 （中间结果落盘）Spark计算比Hadoop快的原因？ 1 Spark能
文章目录绪论1、伪代码2、小知识点普及3、图解4、流程介绍5、Spark更多内容 绪论 阅读前请参考《Spark的任务调度》和《Spark的资源调度》，以便您更好的理解本文内容（有自信直接看这篇博客也没问题的）。1、伪代码 下面这段伪代码就是用Scala语言写的一个小的Spark应用程序。如对代码有疑惑请查阅《Scala快速学习》main(){
//声明配置对象
val conf = n
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2024-06-27 08:56:51
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实现“array大小”的问题可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个空的数组（array）；
2. 向数组中添加元素；
3. 获取数组的大小。
下面是每个步骤所需的代码和注释：
## 步骤一：创建一个空的数组
```python
array = [] # 创建一个空的数组
```
这个代码创建了一个名为array的空数组。
## 步骤二：向数组中添加元素
可以使用append()方法
原创
2024-01-10 09:30:10
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# 如何实现Java Array大小
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java Array大小。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Array对象 |
| 2 | 使用Array对象的length属性获取数组的大小 |
接下来，我将逐步为你解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 步骤1
原创
2024-07-12 04:29:41
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1.lstrip 将字符串左侧空白删去 rstrip同理，strip则左右都不留白 注意：该函数可自己确定参数 2.removeprefix(prefix) 删除指定前缀 removesuffix表示删除指定后缀>>> x=" abc"
>>> x.lstrip()
'abc'
>>> x="www.abcde.com"
>>
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2023-05-26 11:35:57
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1. 背景hadoop的推测执行 推测执行(Speculative Execution)是指在分布式集群环境下，因为程序BUG，负载不均衡或者资源分布不均等原因，造成同一个job的多个task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task（比如：一个job的某个task进度只有10%，而其他所有task已经运行完毕），则这些task拖慢了作业的整体执行进度，为了避免这种情况
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2023-07-05 23:55:13
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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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