一.Spark SQL整体架构Spark SQL同时支持DataFrame编程API，以及SQL执行和JDBC/ODBC接口，整体结构如下： Spark SQL是Spark Core之上的一个模块，所有SQL操作最终都通过Catalyst翻译成类似普通Spark程序一样的代码，被Spark Core调度执行，其过程也有Job、Stage、Task的概念。二.Catalyst执行优化器Catalys
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2023-06-19 10:34:31
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# SparkSQL RDD是如何执行的
在SparkSQL中，RDD（弹性分布式数据集）是一个基本的数据处理单元。当我们使用SparkSQL来处理数据时，RDD会被执行以完成我们的数据处理任务。但是，RDD是如何执行的呢？在本文中，我们将探讨SparkSQL RDD的执行过程，并通过一个实际的问题解决示例来帮助理解。
## SparkSQL RDD的执行过程
SparkSQL RDD的执行
原创
2024-04-23 03:17:03
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### SparkSql ORC RDD 源码分析与应用
在现代大数据处理中，Apache Spark 是一种广泛应用的引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）格式则是 Spark SQL 中常用的数据存储格式之一。理解 Spark SQL 中 ORC 和 RDD 的源码结合，对于优化数据处理性能具有重要意义。在本篇博文中，我们将通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析
前言由于项目上主要用Hive查询Hudi，所以之前总结过一篇:Hive增量查询Hudi表。最近可能会有Spark SQL增量查询Hudi表的需求，并且我发现目前用纯Spark SQL的形式还不能直接增量查询Hudi表，于是进行学习总结一下。编程方式（DF+SQL）先看一下官方文档上Spark SQL增量查询的方式，地址：https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-s
目录概述 特点总结概述 SparkSQL，顾名思义，就是Spark⽣态体系中的构建在SparkCore基础之上的⼀个基于SQL的计算模块。shark负责⼈，将shark项⽬结束掉，重新独⽴出来的⼀个项⽬，就是sparksql，不在依赖h
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2024-04-17 10:32:46
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JSP概述JSP全名为Java Server Pages，即Java服务器页面，是一个简化的Servlet设计，它是由Sun Microsystems公司倡导、许多公司参与一起建立的一种动态网页技术标准。JSP技术有点儿类似ASP技术，它是在传统的网页HTML文件中插入Java程序段和JSP标记，从而形成JSP文件，后缀名为.jsp。用JSP开发的Web应用是跨平台的，既能在Linux下运行，也能
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2024-10-29 19:35:56
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package comimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}case class User(name: String, age: Int)object DF2RDD { def main(ar
原创
2022-07-04 17:00:30
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代码demo01是对象 demo02是基本类型package comimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apach
原创
2022-07-04 17:01:52
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在上一篇文章中，讲了Spark的简单应用开发，在构建数据源的时候，返回了一个RDD对象，所有对数据的操作，都是在这个对象中进行操作，RDD对象是Spark中至为核心的组件，这篇文章就一起来谈谈Spark RDD (resilient distributed dataset)什么是RDD？RDD（ resilient distributed dataset ） 弹性分布式数据集；RDD代表是一个不可
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2024-01-08 13:17:35
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操作系统内核初始化，包括初始化各种硬件，包括内存、网络接口、输入设备等，然后建立各种内部数据结构用于多线程调度和内存管理等；执行第一个应用程序，传统的Linux就是一个Terminal；其实就是提供一个入口可以启动其他应用程序；4. Android启动过程Android系统大多都运行于ARM处理器中，当复位完毕之后，CPU执行的第一条指令一般是位于ROM（一般是Nand Flash）中
## Java监听本质是轮询吗
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意来教你如何实现Java的监听机制，以及解释一下监听本质是否为轮询。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
### 监听机制的流程
监听机制是一种事件驱动的编程模式，用于在特定事件发生时执行一些操作。它的基本流程如下：
1. 注册监听器：首先，我们需要创建一个监听器，并将其注册到我们希望监听的对象上。这个对象可以是任何支持监听
原创
2023-12-30 08:24:38
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Google 发表三大论文 GFS MapReduce BigTable 衍生出很多开源框架 ，毫无疑问 Hadoop 在 大家心中的地位是不可估量的 。Hadoop 因为其高可用 高扩展 高容错 特性成为开源工业界的事实标准，作为一个可以搭建下廉价PC 机器上的分布式集群体系 ，Hadoop 用户可以不关心底层实现细节 ，利用Hadoop 自动的M
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2024-08-14 15:56:04
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Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度，如果有两个资源调度的话，master和resourcemanager之间是不通
原创
2022-06-10 20:04:09
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标题1.什么是RDD2. 为什么会产生RDD3.RDD的属性4.RDD运行图5.RDD弹性6. RDD特点 1.什么是RDD官方介绍：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.htmlRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、
DataSet转RDD调用rdd方法即可import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject DS2RDD { def main(a
原创
2022-07-04 17:00:28
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RDD是啥？(摘自词条) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结
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2023-07-12 22:30:42
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JavaEE体系结构包括四层，从上到下分别是应用层、Web层、业务层、持久层。Struts和SpringMVC是Web层的框架，Spring是业务层的框架，Hibernate和MyBatis是持久层的框架。为什么要使用SpringMVC？很多应用程序的问题在于处理业务数据的对象和显示业务数据的视图之间存在紧密耦合，通常，更新业务对象的命令都是从视图本身发起的，使视图对任何业务对象更改都有高度敏感性
Spark sql schema StructField中metadata源码分析 文章目录Spark sql schema StructField中metadata源码分析原理用法示例中文源码class Metadataobject MetadataMetadataBuilder源码分析 Metadata 是 Scala 中的一个密封类（sealed class），它用于在 Spark 中存储和
RDD基础RDD（Resilient Distributed Dataset），即弹性分布式数据集。它是分布在多个计算机节点上、可并行操作的元素集合，是Spark主要的编程抽象。RDD是不可变的分布式对象集合，每个RDD都被分为多个分区、可以运行在集群中不同的节点上。它是Spark对数据的核心抽象，Spark中对数据的操作，不外乎就是创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。创建RD
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2024-07-11 11:36:40
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@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录0 hadoop的shuffle与spark的shuffle的简单比较1 spark的shuffle1.1 shuffle write1.1.1 第一种方法1.1.2 第二种方法：FileConsolidation方法1.2 shuffle reade1.2.1 reduceByKey(func)1.2.1.1 对比M
