因最近工作中涉及较多的Spark相关功能，所以趁周末闲来无事，研读一下Dataset的count方法。Spark版本3.2.01、方法入口：def count(): Long = withAction("count", groupBy().count().queryExecution) { plan =>
plan.executeCollect().head.getLong(0)
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2023-07-26 21:00:39
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# 使用Spark提取DataFrame中的列值
在Spark中，我们经常需要从DataFrame中提取特定列的值进行分析或处理。本文将介绍如何使用Spark提取DataFrame中列的值，并附带代码示例。
## 创建一个示例DataFrame
首先我们需要创建一个示例的DataFrame，用于演示如何提取列的值。下面是一个简单的Python代码示例，创建一个包含姓名和年龄的DataFram
原创
2024-05-03 03:48:37
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# 如何在Spark中获取Decimal字段的具体数值
在大数据开发中，Apache Spark是一个非常强大的计算引擎，提供了多种数据格式的支持。`Decimal`类型在处理财务数据或需要高精度计算时尤其重要。接下来，我们将系统地讨论如何在Spark中有效地处理Decimal类型，并获取具体数值。
## 整个流程概述
为方便理解，我们先罗列出处理Decimal的整个流程，随后再逐步详细讲
在写spark程序时，经常会遇到序列化问题，首先我们应该弄清楚为什么要进行序列化。 因为当我们在Driver端创建一个对象，在Executor端要使用这个对象时，Driver要将这个对象发送给Executor，这个时候要进行序列化，只有通过序列化了，这个对象才能够通过网络进行传输。在Executor中创建一个类的实例下面先来看一个例子：Rules.scalapackage XXX
class R
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2023-12-01 09:08:54
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目录8.3 Column 对象8.3.1 列的创建8.3.2 列的别名和转换8.3.3 添加列8.3.4 其它8.3 Column 对象导读Column 表示了 Dataset 中的一个列, 并且可以持有一个表达式, 这个表达式作用于每一条数据, 对每条数据都生成一个值, 之所以有单独这样的一个章节是因为列的操作属于细节, 但是又比较常见, 会在很多算子中配合出现8.3.1 列的创建列的创建操作主
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2023-08-21 14:37:10
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有时候会发现即使是读取少量的数据，启动延时可能也非常大，针对该现象进行分析，并提供一些解决思路。 文章目录背景InMemoryFileIndexbefore spark 2.1after spark 2.1优化 HDFS 获取 File 元数据性能文件元数据读取方式及元数据缓存管理结语参考 背景Spark 一次查询过程可以简单抽象为 planning 阶段和 execution 阶段，在一个新的
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2024-05-28 13:15:47
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大家： 好！在spark中对数据进行排序，是在实际工作中是经常用到的,本文是通过样例类的形式在实现用户自定义排序。准备样例数据，这是第一步，我习惯将数据放在一个文件中。测试文件目录为,C:\test\sort.txt, 样例数据以下所示:apple 5 5288
sansung 5 5888
huawei 1 3788
mi 4 3799
sony 3 3799
lg 4
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2024-06-01 21:31:07
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文章目录前言一、MySQL1、概述1）数据类型2）约束3）常用命令2、SQL语言（结构化查询语言）1）DML语句(数据操作)2）DQL语句(数据查询)1、单表查询2、多表查询3、连接子查询（对于分组后的数据再处理，因为分组后where已经执行）4、执行顺序5、数据处理函数/单行处理函数3）DDL语句(数据定义)增加字段②修改+增加约束③删除约束，表4）TCL语句(事务控制)5）TML语句(事务操
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2024-10-09 14:30:32
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# Spark GroupByKey 每个值取几条
在大数据处理中，我们经常需要对数据进行分组和聚合操作。Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它提供了许多高效的数据操作方法。其中，`groupByKey` 是 Spark 中一个非常有用的操作，它允许我们按照某个键将数据分组，并对每个键对应的值进行聚合。但是，有时候我们可能只需要从每个键对应的值中取出几条，而不是全部聚合。本
原创
2024-07-19 12:31:43
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# 使用 Spark SQL 获取字段值并进行赋值
## 引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，它提供强大的数据处理能力，尤其是SQL查询的功能。在大数据环境中，我们常常需要从数据中提取特定的字段值，并将这些值赋给新的字段。在这篇文章中，我将通过一个简单的示例来演示如何使用Spark SQL来实现这一需求。
## Spark SQL 简介
Spark SQL 是 Sp
# Spark DataFrame Column Filter 用法指南
在数据处理的过程中，我们经常需要对 DataFrame 中的某些列进行过滤。Apache Spark 提供了强大的 DataFrame API，使得这一过程非常简单高效。本篇文章将通过一个简单的步骤流程和代码示例，教会你如何实现 DataFrame 列过滤。
## 流程概述
我们可以把整个过程分为以下几个步骤：
|
原创
2024-08-13 03:49:05
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## 实现Spark DataFrame返回所有column
### 简介
在Spark中，DataFrame是一种基于分布式数据集的数据表，它提供了强大的数据处理和分析功能。返回所有column是我们经常需要处理的一个任务，本文将介绍如何使用Spark DataFrame实现这个功能。
### 流程
下面是实现这个功能的具体步骤：
```mermaid
flowchart TD
A
原创
2024-01-12 08:27:02
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在 Apache Spark 中，引用变量的时候需要将其转换为列，这个过程通常是利用 `withColumn` 或者使用 `selectExpr` 等方法来完成的。在大规模数据处理时，如果没有一个合理的备份与恢复策略，会使得系统的可靠性和可用性大打折扣。接下来，我将记录下这个过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和预防措施等内容。
## 备份策略
为了有效地实现数据的备份
# 如何实现"alter table drop column spark"
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(开始);
B(连接数据库);
C(执行SQL语句);
D(提交事务);
E(关闭连接);
F(结束);
A --> B --> C --> D --> E --> F;
```
## 二、
原创
2024-06-06 04:17:56
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# Spark开窗函数取最小值实现流程
## 1. 介绍
在Spark中，开窗函数（Window Function）可以用于在数据集的窗口中进行聚合操作。其中，spark开窗函数取最小值指的是在窗口中取最小值。
本文将介绍如何使用Spark开窗函数实现取最小值的操作，并通过详细的步骤和代码示例来指导刚入行的开发者完成该任务。
## 2. 实现流程
下面是使用Spark开窗函数取最小值的实现流
原创
2023-11-02 12:34:26
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SparkSQL-21.前言sparksql-12、JDBC数据源sparksql可以从mysql表中加载大量的数据，然后进行相应的统计分析查询，也可以把最后得到的结果数据写回到mysql表2.1 通过sparksql加载mysql表中的数据代码开发package cn.doit.sparksql
import java.util.Properties
import org.apache.sp
1.为什么字段尽可能用NOT NULL，而不是NULLMysql官网文档：“NULL columns require additional space in the row to record whether their values are NULL. For MyISAM tables, each NULL column takes one bit extra, rounded up to t
为什么要用集合？数组用于对多个同类型数据的存储，是 Java容器。（这里的存储是内存中的存储，不涉及持久化的存储）数据存储的特点：初始化后即确定长度。方法有限、效率不高、实际元素个数无法直接获取，arr.length 获取的是数组的总长度，即初始化的那个确定的长度。 回答：因为已有的 Java容器——数组不能满足各种需求，所以有了集合。 集合介绍Java的集合分为两大类：实现了
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2023-10-31 20:18:40
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分布式数据集 编辑Spark围绕的核心概念，是弹性分布式数据集（RDD），一个有容错机制，可以被并行操作的集合。目前有两种类型的RDD： 并行集合(Parrallelized Collections)，接收一个已经存在的Scala集合，在它上面运行各种并发计算； Hadoop数据集（Hadoop DataSets），在一个文件的每条记录上，运行各种函数。只要文件系统是
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2023-12-02 23:51:34
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如何快速地将GreenPlum中的数据导入ClickHouseWaterDrop认识环境配置使用waterdrop，写.conf配置文件运行.conf文件，查看数据是否能够抽取开发公共配置文件处理ClinkHouse数据问题 WaterDrop认识我们引用官网的一段话来学一下WaterDrop的作用：Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于A
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2024-01-17 08:21:22
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