# 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
为鉴权/血缘解析SQL语句背景：公司的数仓是集中式数仓，大部分业务公用hive环境，少部分业务通过数仓透出的文件进行数据交换。问题：所有业务都可以访问所有的hive表，急需要权限管控。那解析各个业务提交的SQL文件就成了首要任务。解决方案1.Jsqlparser是一个java的jar包，可以解析简单的SQL语句，但是不能解析特殊语法函数等2.druid是阿里的连接池服务，也提供了解析SQL的工具类
# 实现Spark SQL中的map、struct、array操作指南
## 一、整体流程
下面是实现Spark SQL中的map、struct、array操作的整体流程流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession实例 |
| 步骤二 | 读取数据源文件 |
| 步骤三 | 定义Schema |
| 步骤四 | 使用selectEx
简介使用的数据集是UCI提供的Machine-Learning-Databases数据集。 本篇博客的内容是笔者在输出聚类中心信息时实践所得：由于在ml中得到的聚类中心是Array[Vector]类的数据，Array中保存每个聚类中心的数据，Vector记录每个聚类中心的每个维度，很难将其读入DataFrame，本篇文章通过rdd作为中介来将其成功转换。而对于每个聚类中心的数据，如果根据所需将其分
一、SparkSessionSpark SQL所有功能入口点是SparkSession，创建SparkSession，仅使用SparkSession.builder()就可以：import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example
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2023-10-19 16:25:13
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Spark中有两种Shuffle类型，HashShuffle和SortShuffle，Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner,在2.0以后 弃用 Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是RangePartitioner。SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不同：1、SortShuffleMa
最近常常和Json打交道，记录一下Spark解析Json案例，数据有点长数据示例，下面是一条数据：{"status":"1","regeocode":{"roads":[{"id":"0571H51F02100373","location":"120.349,30.303","direction":"东","name":"5号大街","distance":"200.895"},{"id":"057
文章目录1 概述2 集合2.1 varray 单行多列 限定长度2.2 关联数组 单行多列 index by2.3 嵌套表 多行多列3 常见问题3.1 delete 和 置 null 的区别3.2 ORA-01403：未找到任何数据3.3 数组属性和函数 1 概述1. 集合：具有相同定义的元素的聚合，有以下三种
(1) varray: 指定最大长度 -- varray(3) of varc
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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0.spark
--------------------------------------------
transformation
map
filter
repartition
spark核心API
----------------------------------------------------
[SparkContext]
连接到spark集群上的入口点
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
# 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
# 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
# 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 |
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
# 使用 Spark SQL 将 JSON 字符串数组转换为 Array
## 引言
在现代数据分析中，使用 Apache Spark 来处理大规模数据是非常常见的。而在 Spark SQL 中，我们常常需要处理 JSON 格式的数据，其中 JSON 字符串数组的处理尤为重要。本篇文章将带你一步一步了解如何使用 Spark SQL 将 JSON 字符串数组转换为一个 Array。
## 整体
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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我们在使用 Array.prototype.splice 方法的时候，都会提及说它速度慢，效率低。尤其在例如 Vue或者React 框架中也不推荐使用，原因是为什么呢？splice 方法方法介绍如下:方法也比较明了，就是在数组内删除或者添加元素。如下示例:// 添加一个元素
const arr = [1, 2, 3]
arr.splice(1, 0, 2, 3)
// [1, 2, 3, 2, 3
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2023-09-11 11:31:58
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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
在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。具体到我们实际的项目需求中，有一个典型的场景，通常会将Hive中的部分数据，比如热数据，存入到HBase中，进行冷热分离处理。我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式：通过HBas
