reducByKey总结在进行Spark开发算法时，最有用的一个函数就是reduceByKey。reduceByKey的作用对像是(key, value)形式的rdd，而reduce有减少、压缩之意，reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理，最终每个key只保留一条记录。保留一条记录通常有两种结果。一种是只保留我们希望的信息，比如每个key出现的次数。第二种是把value聚合在一
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2024-06-19 09:43:34
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文章目录1. scala简介1.1. 什么是scala1.2. 为什么要学习scala1.3. [Scala官网](https://www.scala-lang.org/)1.4. `Spark,Kafka,Flink都是由Scala语言编写`1.5. Java能做的，Scala都能做，Java不能做的，Scala也能做。Scala可以任意调用Java的接口1.6. Scala编译器和插件的安装
操作mysql的时候，经常使用where语句进行查询。当where语句不存在的时候，经常在后面加一个where 1=1where 1=1; 这个条件始终为True，在不定数量查询条件情况下，1=1可以很方便的规范语句。 一、不用where 1=1 在多条件查询中的困扰 举个例子，如果您做查询页面，并且，可查询的选项有多个，同时，还让用户自行选择并输入查询关键词，那么，按平时的查询语句的
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2023-08-13 21:34:45
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Spark大数据计算平台包含许多子模块，构成了整个Spark的生态系统，其中Spark为核心。 伯克利将整个Spark的生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS），其结构如图1-1所示。 图1-1 伯克利数据分析栈的结构以下简要介绍BDAS的各个组成部分。1. Spark CoreSpark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和
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2023-11-24 00:20:35
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课程目标
掌握Spark SQL的原理掌握DataFrame数据结构和使用方式熟练使用Spark SQL完成计算任务 Spark SQL
Spark SQL概述什么是Spark SQL 2 sparkSQL优点我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的
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2024-08-14 18:41:49
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spark应用涉及的一些基本概念：1.mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群2.client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。3.sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkC
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2023-08-08 11:29:09
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12月18日，Spark宣布发布1.2版本，和以往发布的版本相比，1.2版本算得上是最大的一次改进，代码来自172个开发者的多达一千次提交。更新内容涵盖核心性能改进、MLlib的新API、Streaming的H/A模式、GraphX相关等等。更多细节可以在下载页查看。在本次的发布中，主要改进包括下面几个方面：\\ Spark Core：对操作和性能方面做了改进，更新了两个主要的子系统，来针对大规
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2024-03-10 23:51:19
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Spark基本知识1、简单架构 （重点）2、主要数据抽象RDDRDD ——弹性分布式数据集 （重点）RDD特性 （重点）RDD创建RDD分区器3、RDD的依赖关系 （重点）依赖关系对比Shuffle过程触发shuffle的算子4、DAG工作原理5、算子 (重点)转换算子(Transformation)动作算子(Actions)：6、RDD持久化缓存cache检查点7、共享变量广播变量累加器8、分区
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2024-09-04 16:56:08
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## Spark中的udf函数用于where
### 引言
在Spark中，`udf`函数（User-Defined Function）是一种自定义函数，允许开发者根据需求对数据进行自定义处理。在`where`子句中使用`udf`函数可以更灵活地过滤数据，满足特定的条件。本文将详细介绍如何在Spark中使用`udf`函数实现`where`操作，并提供了具体的代码示例。
### 操作流程
下
原创
2023-12-29 09:47:21
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在大数据处理过程中，特别是在使用Apache Spark进行数据查询时，常常会遇到“spark where in”类型的问题。顾名思义，这个问题涉及到如何在Spark SQL中有效地使用 `WHERE IN` 子句来筛选数据。下面记录了解决这个问题的过程，并涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和迁移指南。
## 环境预检
在进行Spark环境配置前，需要先进行环境预检。我们将环
# 使用Apache Spark进行数据筛选 - `where`的实现
在大数据处理中，Apache Spark是一种强大且广泛使用的引擎，特别适合大规模数据处理和分析。本文将侧重于如何在Spark中实现数据筛选，特别是使用`where`方法。我们将通过实例逐步展示整个流程。
## 整体流程
在实现`where`条件筛选之前，理解整个流程是非常重要的。以下是进行数据筛选的步骤概览：
|
条件限定； 类型限定； 结构化查询模式。 用于结构体、记录字段。
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2018-04-08 17:14:00
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Spark 的 DAGScheduler 是 Apache Spark 中的重要组件之一，它的作用是将用户的作业分解为一系列的任务，并确保这些任务以正确的顺序执行。在理解 Spark 中 DAGScheduler 的作用时，首先需要准备好的环境才能进行相关操作。
## 环境准备
在准备 Spark 环境之前，我们需要确保满足相关的软硬件要求。以下是环境需求表：
| 组件 | 版
# 在Spark中使用obuDF和Where条件的写法
## 1. 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，以其高效的集群计算能力和丰富的生态系统而闻名。在Spark中，DataFrame API 提供了一套简洁易用的 API 来处理结构化数据。本文将讨论如何在 Spark 中使用 ObuDF（用户自定义函数）并结合 `where` 子句进行数据过滤。
## 2.
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2020-03-12 20:30:00
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where 1=1有什么用？在SQL语言中，写这么一句话就跟
原创
2023-07-08 21:06:55
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where 1=1; 这个条件始终为True，在不定数量查询条件情况下，1=1可以很方便的规范语句。
一、不用where 1=1 在多条件查询中的困扰
举个例子，如果您做查询页面，并且，可查询的选项有多个，同时，还让用户自行选择并输入查询关键词，那么，按平时的查询语句的动态构造，代码大体如下：
string MySqlStr=&rd
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精选
2012-11-27 10:29:19
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本文是对PySpark的DataFrame中进行条件筛选操作的一个回顾总结。 目录示例 DataFrame .where 条件筛选 .filter 过滤.isin 过滤funcs.when()示例 DataFrame # 创建一个SparkDataFrame
rdd = sc.parallelize([("Sam", 28, 88.52, "M"
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2023-09-04 15:55:03
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目录版本要求启动 minikube安装 Helm使用 helm 安装 spark-operator提交 spark 任务Schedule 机制Metric版本要求Spark 官方没有开发 Spark Operator，现在是由 Google 开发的这个 Operator 使用的 Spark on K8S 方案和 Spark 官方一样，只是包了一层，使得可以像声明其他 K8S 的应用（比如声明 Se
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2023-11-18 17:36:21
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看了看spark-standalone的资源分配过程，还是记录一下吧，久了回顾一下。 Standalone模式下存在的角色。 Client：客户端进程，负责提交作业到Master。 Master：Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。 Worker：Standalone模式中slave节点上的
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2024-02-27 20:23:22
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