本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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由于在很多股票分析中，需要用到从指定数据集中取的所需的数据，如指定的行、列或者序号位置，这就需要对数据集进行操作。Pandas的DataFrame为我们提供了很多方便的操作方式。下面介绍一下常用的方式。一、获取原始数据下面先用AKShare接口获取股票盈利预测数据并保存到example.xlsx文件，方便后面的各种操作。代码如下：import akshare as ak
import pandas
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2023-07-21 21:54:16
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。
首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。
而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。
不得不赞叹datafram
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2024-06-07 21:21:14
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实现思路第一步获取StreamingContext对象，因为要使用检查点恢复数据，所以不能使用new StreamingContext的方法获取对象，要使用StreamingContext.getOrCreate建立对象创建StreamingContext对象，使用了贷出模式 ——贷出函数的方式来创建从Kafka的生产者端读取数据进行分析读取数据的方式采用Direct方式读取数据处理读取到的数据，
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2023-10-28 07:48:17
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Spark DataFrame学习笔记对于结构性数据，Spark的DataFame是一大利器，Spark的DataFrame相比于RDD来讲做了很多底层的优化，在数据处理上面非常有效。Spark使用了可扩展优化器Catalyst，因为知道每一列数据的具体类型，算子可以单独的在某个列上运作，优化器优化了Spark SQL的很多查询规则，速度对比可以看下网友的测试结果。DataFame的访问大体上有两
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2024-05-31 16:12:58
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val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("
原创
2022-08-01 20:28:58
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# Spark读取CSV到DataFrame
## 1. 流程概述
为了实现"Spark读取CSV到DataFrame"的功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块
2. 创建SparkSession对象
3. 使用SparkSession对象读取CSV文件
4. 将CSV数据转换为DataFrame
5. 对DataFrame进行操作和分析
下面将详细解释每一步的具体
原创
2023-08-26 14:07:01
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spark 读取Kafka 创建dataframe的描述
想要使用Spark从Kafka中读取数据并创建一个DataFrame，这个过程可能看起来有点复杂，但其实只要掌握几个关键的步骤，你就可以轻松搞定。接下来，我将带你完成整个过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及最佳实践。
## 环境预检
首先，让我们来检查一下你的环境是否符合我们的需求。我们需要确保以下内容的兼容
# 教你如何在 Spark 中读取本地文件并封装成 DataFrame
## 1. 流程图
```mermaid
graph TD;
A(加载本地文件) --> B(创建SparkSession);
B --> C(读取文件并封装成DataFrame);
C --> D(显示DataFrame内容);
```
## 2. 类图
```mermaid
classDia
原创
2024-02-22 06:24:41
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加载DataFrame的流程：①.创建SparkSession对象
②.创建DataFrame对象
③.创建视图
④．数据处理1、读取CSV格式的数据加载DataFrame1 val session = SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCreate()
2 // val frame: DataFrame
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2023-07-31 23:48:41
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CSV逗号分隔值（CSV）文件每行都有固定数目的字段，字段间用逗号隔开（在制表符分隔值文件，即TSV文件中用制表符隔开）。记录通常是一行一条，不过也不总是这样，有时也可以跨行。CSV文件和TSV文件有时支持的标准不一致，主要是在处理换行符、转义字符、非ASCII字符、非整数值等方面。CSV原生并不支持嵌套字段，所以需要手动组合和分解特定的字段。与JSON中的字段不一样的是，这里的每条记录都没有相关
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2024-04-12 10:43:51
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spark—map与flatmap的区别之用flatmap代替map.filter/filter.map组合spark RDD与DStream API支持很多好用的算子，最常用的莫过于map和filter了，顾名思义可知：map： 返回一个新的分布式数据集，其中每个元素都是由源RDD中一个元素经func转换得到的；filter： 返回一个新的数据集，其中包含的元素来自源RDD中元素经func过滤后
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2023-07-13 20:21:10
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1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]"))
val data = Array("on
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2023-08-07 07:02:19
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当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val
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2023-09-01 09:00:27
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在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。(type Dat
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2023-05-22 10:04:41
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1 >spark的UDF操作理解:就是在sql中查询语句中提供了max(),avg(),min(),count()等函数操作, 同样的在spark中也有这些函数,但是用户的需求是多变的,比如:select name,age,length(name)/name.length from user很明显,不管是使用length(name)或是name.length都不可能实现这种效果, 于是sp
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2023-07-31 13:34:35
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Spark SQL 自定义函数实例（UDF、UDAF、UDTF）UDF函数分类及说明自定义UDF函数及使用maven依赖dependencies自定义UDAF函数及使用hive UDTF函数写法 UDF函数分类及说明UDF分为三种： UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),
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2023-09-28 20:30:50
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reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据
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2023-08-08 11:39:33
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groupByKey 和 reduceByKey 有什么区别？从这两个算子的字面意思来看，groupByKey 是先按照 key 进行分组，然后把相同的 key 收集到一起；reduceByKey( f )，把相同的 key 进行聚合，聚合的逻辑由传入 f 函数所指定。这两个算子，只针对 kv 格式的 RDD 才能使用。在前几篇文章中说了，每调一个算子，都是一次 RDD 的转换，也是一次数据形态的
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2023-08-21 09:23:03
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