dataframe是什么DataFrame实质上是存储在不同节点计算机中的一张关系型数据表。分布式存储最大的好处是：可以让数据在不同的工作节点上并行存储，以便在需要数据的时候并行运算。dataframe与RDD的关系RDD是一种分布式弹性数据集，将数据分布存储在不同节点的计算机内存中进行存储和处理。每次RDD对数据处理的最终结果都分布存放在不同的节点中。 节点中。Resilient 是弹性的意思，
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2023-09-19 23:02:11
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前言:前几天参加腾讯算法大赛，深感在数据处理时pandas的中各种包的强大，所以简单的记录一下Pandas中的几个库。这一节主要介绍pandas中的数据读取和保存相关的函数，分别是read_csv() 和 to_csv() 。to_csv()函数讲解：第一个参数表示将要保存的数据文件，第二个参数表示保存数据时要不要加上行索引，默认为True第三个参数表示是否加入标题，默认为TrueAd_Stati
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2024-05-17 15:06:32
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RDD Cache缓存并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 1）代码实现object cache01 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf: SparkCo
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2023-12-12 14:42:42
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# Spark将DataFrame保存到Hive的实现流程
## 1. 概述
在使用Spark进行数据处理时，我们经常需要将DataFrame保存到Hive中以供后续的分析和查询。本文将介绍如何使用Spark将DataFrame保存到Hive的详细步骤，并附上相应的代码示例。
## 2. 实现步骤
为了方便理解和操作，我们将通过以下步骤来实现将DataFrame保存到Hive中：
| 步骤 |
原创
2023-11-13 04:44:12
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# Spark将DataFrame保存到Redis
## 1. 引言
本文将介绍如何使用Spark将DataFrame保存到Redis。首先，我们将讨论整个过程的流程，并使用表格展示每个步骤的详细说明。然后，我们将逐步解释每个步骤，提供相应的代码示例并对其进行解释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载Spark和Redis依赖] --> B[创
原创
2023-10-10 14:37:11
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SparkSQL和DataFrame
SparkSQL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。它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
SparkSQL的特性
1.易整合
2.统一的数据访问方式
3.兼容Hive
4.标准的数据连接DataFrames简介
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2024-06-06 10:39:38
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# Spark中如何缓存DataFrame
在大数据处理中，Spark 提供了灵活且高效的数据处理能力，其中 DataFrame 是 Spark SQL 中的一种重要数据结构，它可以让用户以结构化的方式处理数据。然而，在处理大规模数据集时，常常会遇到性能瓶颈，尤其是在对同样的数据进行多次计算时。因此，合理地缓存 DataFrame 是提升 Spark 应用性能的关键手段之一。
## 缓存的必要
原创
2024-09-20 10:27:46
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本文主要从以下几个方面介绍Spark中的DataFrame读写和保存第一，DataFrame的介绍第二，Spark所支持的读写文件格式及示例第一，DataFrame的介绍DataFrame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
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2023-10-23 14:24:04
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# 如何在Spark DataFrame中保存CSV文件
在数据分析和处理的过程中，使用Spark DataFrame可以轻松地进行大规模的数据操作。在众多的数据格式中，CSV（逗号分隔值）是一种广泛使用的格式，尤其是在数据导出和分享时。本文将指导你如何将一个Spark DataFrame保存为CSV文件。我们将分步骤进行解释，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
在将DataFrame保
目录:01、Spark常用算子reduceByKey与groupByKey的区别，哪一种更具优势？02、如何使用Spark实现TopN的获取（描述思路或使用伪代码）03、分别简述Spark中的缓存机制（cache和persist）与checkpoint机制，并指出两者的区别与联系04、当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？05、简述Spark中共享变量（广播变
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2023-11-03 11:10:38
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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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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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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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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 >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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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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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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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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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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