Spark 1.4.x版本以后,为Spark SQL和DataFrame引入了开窗函数,比如最经典,最常用的,row_number(),可以让我们实现分组取topn的逻辑。案例:统计每个种类的销售额排名前3的产品java版本 package cn.spark.study.sql;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-11 05:23:20
                            
                                125阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Apache Kylin on Apache HBase 方案经过长时间的发展已经比较成熟,但是存在着一定的局限性。Kylin 查询节点当前主要的计算是在单机节点完成的,存在单点问题。而且由于 HBase 非真正列存的问题,Cuboids 信息需要压缩编码,读取 HBase 数据的时候再反序列化、分割,额外增加了计算压力。另外,HBase 运维难度比较大,不便于上云。面对以上问题,Kyligenc            
                
         
            
            
            
            Spark的percentile性能问题是大数据处理中的一个常见挑战。特别是在处理复杂数据集时,计算某一指标的百分位数往往需要高效的算法和性能优化策略。本文将从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等角度,探讨如何解决Spark的percentile性能问题。
### 背景定位
在大规模数据分析中,计算某些关键指标的百分位数是必不可少的,例如用户行为分析、性能监测等。然而,            
                
         
            
            
            
            目录一、Scala基础1、Scala下载与安装2、Scala的特性(1)面向对象(2)函数式编程(3)静态类型(4)可扩展性1、Scala常用数据类型2、定义常量与变量(1)常量(2)变量3、运算符4、定义数组数组定义格式如下:数组相关常用方法:二、Spark编程基础1、创建RDD(1)从内存中读取并创建(2)从外部储存系统中读取并创建(3)使用map()方法转换数据2、sortBy()方法排序该            
                
         
            
            
            
            # 如何实现Spark开窗
## 一、整体流程
首先我们需要了解Spark开窗的概念,简单来说就是对数据进行分组并在每个分组内执行一些计算。在Spark中,我们可以使用窗口函数来实现这个功能。下面是实现Spark开窗的流程表格:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 定义窗口规格 |
| 4 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-09 05:03:52
                            
                                38阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            开窗函数和聚合函数一样,都是对行的集合组进行聚合计算。开窗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。开窗函数调用格式为:函数名(列) OVER(选项)第一类:聚合开窗函数 --> 排列函数(列)OVER(选项),这里的选项可以是PARTITION BY 子句,但不可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-20 20:26:52
                            
                                141阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # Spark 开窗实现指南
## 1. 概述
在这篇文章中,我将教授你如何使用 Spark 开窗函数。开窗函数是用于在 Spark 中进行数据窗口处理的重要工具。我将按照以下步骤来教导你如何使用开窗函数:
1. 导入所需的 Spark 相关库
2. 创建 SparkSession 对象
3. 加载数据
4. 定义窗口规范
5. 应用开窗函数
6. 输出结果
## 2. 步骤详解
###            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-21 09:56:25
                            
                                13阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            基础概念●介绍开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据,又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗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。 ●聚合函数和开窗函数聚合函数是将多行变成一行,count,avg....开窗函数是将一行变成多行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-12-06 16:38:35
                            
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            一、UDF&UDAF public class JavaExample {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local");
        conf.setAppName("udf");
             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-06 09:01:41
                            
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            # 使用 Spark 开窗函数进行 Count Distinct 统计
在大数据处理中,我们经常需要针对特定的条件对数据进行汇总和分析。Apache Spark 是一种强大的大数据处理框架,支持多种操作,包括开窗函数(Window Functions)。本文将通过实际示例介绍如何使用 Spark 的开窗函数实现去重计数(count distinct)。
## 什么是开窗函数?
开窗函数是一种            
                
         
            
            
            
            # 使用Apache Spark实现开窗操作指南
在数据处理和分析中,开窗操作(Windowing)是一种重要的技术,它允许我们在数据集中根据某个字段的值,将数据划分为多个子集,并对每个子集执行聚合操作。本文将详细指导你如何在Apache Spark中实现开窗操作。
## 流程概述
下面是使用Apache Spark实现开窗的基本步骤。我们将通过一个具体的示例进行演示。
| 步骤 | 描述            
                
         
            
            
            
            # Spark DataFrame 开窗函数的实用指南
在大数据处理领域,Apache Spark 是一个重要的工具,它提供了强大的数据处理能力。Spark 中的 DataFrame 是一种结构化数据处理的方式,支持许多 SQL 的特性,其中之一就是开窗函数(Window Function)。它允许开发者对数据进行复杂的计算,如求累积和、排名等,而不需要像传统的 SQL 那样使用子查询。本文将通            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-25 04:38:40
                            
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            # Spark开窗相减的实现流程
## 引言
在Spark开发中,我们经常会遇到需要对数据进行滑动窗口计算的场景。而在滑动窗口计算中,有一种常见的需求是对两个窗口的数据进行相减操作。本文将教会你如何在Spark中实现这一功能。
## 1. 数据准备
首先,我们需要准备好需要进行滑动窗口计算的数据集。假设我们有一个包含时间戳和数值的数据集,我们需要根据时间戳进行滑动窗口操作,并对两个窗口的数值进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-02-01 04:37:22
                            
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            SparkStreaming之window滑动窗口应用,Spark Streaming提供了滑动窗口操作的支持,从而让我们可以对一个滑动窗口内的数据执行计算操作。每次掉落在窗口内的RDD的数据,会被聚合起来执行计算操作,然后生成的RDD,会作为window DStream的一个RDD。网官图中所示,就是对每三秒钟的数据执行一次滑动窗口计算,这3秒内的3个RDD会被聚合起来进行处理,然后过            
                
         
            
            
            
            前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后,写入如下语句:val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.简介那么这个SQL语句必须使用HiveContext执行。二.代码实践【使用HiveContext】  package big.data.analyse.sparksql
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-05-23 18:13:12
                            
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            概述最近在写一些需求,用到了impala中的窗口函数,在这里记录下常用的窗口函数。后续也会把这些sql通过spark sql集成执行spark任务,去定时调度。 后面我会首先介绍一些窗口函数,然后再结合具体的应用进行进一步理解。常用窗口函数1. UUID()作用:返回 通用唯一标识符,128位值,编码为字符串,其中十六进制数字组由短划线分隔。返回类型: STRING版本需求: Impala 2.5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              本文主要介绍SQL SERVER数据库中一些常用的系统函数及其SQL SERVER 2005以上支持的开窗函数。1.常用函数--从字符串右边截取指定字符数
select RIGHT('HELLO', 2)   --LO
 
--受影响的行数
select @@ROWCOUNT
 
--求绝对值ABS()
SELECT ABS(-2.0)   --2.0
 
--计算指数的函数POWER()
S            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            源文件内容示例:  http://bigdata.beiwang.cn/laoli
http://bigdata.beiwang.cn/laoli
http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan
http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan   实现代码:  object SparkSqlDemo11 {
  /**
    * 使用开窗函数,计算TopN            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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