# Spark SQL求方差
## 引言
在数据分析和统计中，计算方差是一项重要的任务。方差是用来衡量数据集中的变异程度的统计量。对于大规模的数据集，计算方差可能需要耗费大量的时间和资源。然而，使用Spark SQL可以轻松地计算数据集的方差，并且可以在分布式环境中高效地处理大规模数据。本文将介绍如何使用Spark SQL来计算方差，并给出相应的代码示例。
## Spark SQL简介
Spa
原创
2024-02-16 11:14:46
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前言1. 不同检验方法最小样本量的确认由统计量反推得到2. 检验方法方差齐性检验（F检验）：两个独立样本的方差差异检验，反映了平均值的代表性。方差齐次检验前提要近似正态分布。正态性检验：是否符合正态分布似然比检验：比较样本不同似然函数，检验其分布参数检验基于共同的两个假设：正态性假定，方差齐性假定一、方差齐性检验方差齐性指不同组间的总体方差是一样的。而方差分析的前提是要组间的总体方差保持一致。先想
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2024-04-02 22:24:16
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--聚合函数 use pubs go select avg(distinct price) --算平均数 from titles where type='business' go use pubs go select max(ytd_sales) --最大数 from titles go use pubs go select min(ytd_sales) --最小数 from titles go
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2024-08-03 17:50:02
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聚合函数平均值AVG、标准偏差STDEV、方差VAR、最大值MAX、最小值MIN、合计SUM、次数COUNT、极差值MAX-MIN、变异系数STDEV/AVG*100什么是统计统计 就是通过样本特性推断总体特性的过程。可信度受取样方法、样本大小等因素的影响。统计是科学的为什么要用标准差?方差和标准差时表示一组数据离散程度的最好指标，是最常用的差异量数。其特点有：1、反应灵敏，每个数据变化都应在方差
SQL函数总结汇总函数：1.COUNT该函数将返回满足WHERE条件子句中记录的个数！SQL>SELECT COUNT(*)FROM TEAMSTATSWHERE HITS/AB<0.35;2.SUMSUM就如同它的本意一样，它返回某一列的所有数值的和！SQL>SELECT SUM(SINGLES) TOTAL_SINGLESFROM TEAMSTATS;3.AVGAVG可以返回
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2023-11-03 11:17:32
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值此春节之际，献给广大informix学习者、爱好者~~~~~~~
聚集函数：
avg,求平均值
count,统计记录的条数
max,求最大值
min,求最小值
range,计算所选行的最大值与最小值的差
&nb
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2024-04-03 07:42:17
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7.统计技术
（1）计算描述性统计
整体特征：
观察的数量、总和及其范围（最小值和最大值）
集中趋势的度量，例如均值，中位数和众数
变化的度量，例如标准偏差和方差
统计信息：
中位数：
通过查询统计观察值的数量，根据这个数量，可以确定中位数的计算需要一个值还是两个值，以及在有序的观察值集合内它们排在第几个
通过包含order by子句的查询，对观察值进行排序，并利用limit子句提
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2024-05-23 16:02:54
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单因素方差分析（连续变量与一个多分类变量）单因素分析可以得到不同因素对观测变量的影响程度。这里因素的不同水平表示因素不同的状态或者等级。比如研究信用卡的消费是否受教育程度（4个水平）的影响，可以使用单因素方差分析，其前提条件与双样本t检验相似：变量服从正态分布、观测之间独立、以及方差齐性检验。需要注意的是在方差分析中，原假设为所有组的方差相等，备择假设为至少有两组方差不等，如下图所示。 在方差分析
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2024-06-07 17:34:58
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一、聚合函数use pubsgoselect avg(distinct price) --算平均数from titleswhere type='business'go use pubsgoselect max(ytd_sales) --最大数from titlesgo use pubsgoselect min(ytd_sales) --最小数from t
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2024-01-02 22:59:01
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一、SparkSQL简介1、简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。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的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将
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2023-08-08 15:28:50
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Druid是Apache 下开源的一款存储与计算一体的olap查询引擎，spark则是纯计算引擎。Druid的数据存储在历史节点，通过broker节点查询，整体的查询流程是两阶段的聚合。数据分布在多个历史节点，查询时，第一阶段在各个历史节点并行计算，第二阶段，多个历史节点的数据汇聚到broker节点，做最后的聚合结算。架构上，broker存在单点瓶颈的风险。通常的意义的聚合，例如sum，max，m
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2023-10-05 08:46:46
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一、DataFrame的两种编程风格DSL语法风格
DSL称之为：领域特定语言其实就是指DataFrame的特有APIDSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data比如：df.where().limit()SQL语法风格
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)二、DSL风格show方法：功能：展示Da
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2023-09-06 14:23:32
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SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时，SparkSQL存在易用性较差的问题，导致难满足日常的业务开发需求。本文将详细解读，如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制，在企业的长时作业中使用的非常广泛，而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作S
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2023-09-03 11:34:14
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Spark SQL一、Spark SQL基础 1、Spark SQL简介Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。http://spark.apache.org/sql/为什么要学习Spark SQL？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
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2023-06-19 14:49:40
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XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
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2024-03-11 07:29:06
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spark的定位是是替换掉hive和storm，企业里面hive百分之八十的命令都是通过hive－cli命令来调的，sparksql的作用等同于hive－cli。hive－cli是跑在mapreduce，sparksql是运行在spark上，通过sparksql --help可以看cli，比如指定内存，核数，以及执行cli的命令，他是完全仿造hive的。
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2023-06-02 10:46:27
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之前已经对spark core做了较为深入的解读，在如今SQL大行其道的背景下，spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛，structured streamming的实现也严重依赖spark SQL。因此，接下来，会对spark SQL做一个较为深入的了解。本文首先介绍一下spark sql的整体流程，然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤：SQL语法解析部分做一下较为深入
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2023-12-31 22:19:27
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文章目录1. 什么是 Spark SQL2. 特点3. 为什么要学习Spark SQL4. 核心的概念：表（DataFrame 或 Dataset）1. 什么是 Spark SQLSpark
原创
2024-04-22 10:58:52
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spark的shuffle和原理分析1 、概述Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。
在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以
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2023-08-02 07:48:43
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