SparkStreaming原理整体流程Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStreamDStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。 时间间隔的大小可以由参数指定,一般设在500毫秒到几秒之间。对DSt
目录：5.2、Window Operations5.2.1、window(windowLength, slideInterval)5.2.2、countByWindow(windowLength,slideInterval)5.2.3、reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)5.2
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2023-12-28 13:49:47
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# Spark DSL 支持窗口函数的应用指南
在当今大数据处理的世界，Apache Spark 作为一个强大且灵活的分布式计算框架，广泛应用于数据处理与分析。在 Spark 中，窗口函数是一个重要的特性，允许用户在数据集上进行复杂的计算和聚合。这篇文章将教你如何使用 Spark DSL 来实现窗口函数。通过循序渐进的步骤和代码示例，帮助你熟练掌握这一技术。
## 流程概述
在实现窗口函数的
这次我们介绍spark streaming,今天主要是原理和相关的操作Spark Streaming概念介绍Spark Streaming的相关操作1. Spark Streaming概念1.1什么是Spark StreamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spar
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2023-10-10 10:00:21
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流处理主要有3种应用场景：无状态操作、window操作、状态操作。reduceByKeyAndWindowimport kafka.serializer.StringDecoder
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.strea
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2024-07-26 16:21:27
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Spark UI入口如果是单机版本，在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口：17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
17/02/26 13:55:49 INFO Utils: Successfully started service 'SparkUI' on port 4040.
17/02/
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2024-01-10 12:47:42
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# 深入了解 Spark DSL 的所有函数
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，其中的 DSL（领域特定语言）提供了一套丰富的函数，用于数据处理和分析。在本篇文章中，我们将深入探讨 Spark DSL 中的各种函数，并通过代码示例来帮助大家理解其用法。
## Spark DSL 概述
Spark 的 DSL 是一套用于数据处理的 API，它支持数据框（DataFrame）
原创
2024-10-17 13:31:53
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文章目录Spark Dstream的window概述Window API操作window(windowLength,slideInterval)countByWindow(windowLength, slideInterval)reduceByWindow(func, windowLength, slideInterval)reduceByKeyAndWindow(func, windowLen
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2023-10-14 23:28:13
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# Spark DSL实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够指导你如何实现"Spark DSL"。下面将为你展示整个过程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码。
## 流程概述
首先，让我们来看一下实现"Spark DSL"的整个流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 |
原创
2024-01-01 08:06:41
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一、over（窗口函数）指的是对多行数据进行处理返回普通列和聚合列的过程详细语法：窗口函数sql语法：窗口函数名（）over (partition by 划分窗口字段 order by 窗口内的排序规则 rows between (start,end))窗口函数分类：聚合窗口函数 aggregate 聚合类排名窗口函数 ranking 排名类数据分析窗口函数 analyti
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2023-05-31 07:44:23
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本人菜鸡一只，正在努力学习提升自己，在工作中遇到了这个问题，因此记录下来！ 前言：提到窗口函数，我会第一个想起ROW_NUMBER()这个函数，实际上他还有两个兄弟，他们三个的区别这里稍微说下（因为我主要不是来介绍他们三个的）以下三个函数相同点：新增一列，根据一定规则将数据分区然后按照一定规则排序三个函数的不同点：ROW_NUMBER() ：当有重复数据的时候，字段按照顺序会一直往下RA
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2024-02-04 21:42:10
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目录1.概述2. 准备工作3. 聚合开窗函数示例1示例24. 排序开窗函数4.1 ROW_NUMBER顺序排序4.2 RANK跳跃排序 1.概述介绍相信用过MySQL的朋友都知道，MySQL中也有开窗函数的存在。开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，
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2023-10-08 08:28:34
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一.窗口函数引入：
排名问题：每个部门，分别内部按业绩排名
topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励
面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理窗口函数的基本语法：<窗口函数> OVER (PARTITION BY <
窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 一、业务背景先模拟一个业务背景，比如大家在看淘宝app时，如下图： 搜索一个关键词后，会给展示一系列商品，这些商品有不同的类型，比如第一个是广告商品，后面这几个算是正常的商品。把这些
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2024-08-05 21:45:21
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序言 设计窗口函数目的？ 在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题，很多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完成。 为了解决这些问题，在 2003 年 ISO SQL 标准加入了开窗函数，开窗函数的使用使得这些经典的难题可以被轻松的解决。 SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强，但对于很多开发人员来说，对窗口函数却不甚了解，导致了这样强大的
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2023-08-26 08:24:21
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最近有发现微信公众号，还有其他博客平台有抄袭我整理的 Spark 面试题，如果有遇到的，麻烦帮我点一下举报，谢谢~71 解释一下窗口间隔window duration和滑动间隔slide duration 红色的矩形就是一个窗口，窗口 hold 的是一段时间内的数据流。这里面每一个 time 都是时间单元，在官方的例子中，每隔 window size 是3 time un
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2023-12-18 21:05:13
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文章目录SparkSQL 开窗函数聚合函数和开窗函数的区别开窗函数分类聚合开窗函数排序开窗函数1，ROW_NUMBER()顺序排序2，RANK() 跳跃排序(并列的跳过)3，DENSE_RANK() 连续排序4，NTILE() 分组排名 SparkSQL 开窗函数开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据， 即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗用于为行定义一个窗口(这里的
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2023-10-24 09:09:06
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窗口函数的适用范围:1.SparkSQL
2.HiveSQL
3.JDBC一:定义窗口函数和 GroupBy 最大的区别, 就是 GroupBy 的聚合对每一个组只有一个结果, 而窗口函数可以对每一条数据都有一个结果说白了, 窗口函数其实就是根据当前数据, 计算其在所在的组中的统计数据二:窗口函数的逻辑三:函数的组成从语法的角度上讲, 窗口函数大致分为两个部分 dense_rank() OVER
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2023-05-23 12:06:06
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在大数据处理领域，Apache Spark 作为高效的分布式计算框架，其 SQL 接口的使用日益普遍，尤其是对于大规模数据集的分析。作为其一部分的 Spark SQL DSL (Domain Specific Language)，允许开发者使用结构化的查询语言进行数据操作，简化了数据处理流程。本文将详细探讨 Spark SQL DSL 的使用与实现方式，并通过各种图表及代码示例进行分析。
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# Spark DataFrame DSL
Spark is a powerful distributed computing framework that provides a high-level API for processing large datasets. One of the key components of Spark is the DataFrame, which repr
原创
2024-02-16 11:15:51
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