通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
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2024-03-10 15:30:48
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# Spark Dataset filter函数详解
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，能够处理大规模的数据集。Spark Dataset是Spark框架中一种基于强类型的API，它提供了更高级别的数据操作功能。其中之一就是filter函数，它可用于过滤数据集中的元素。本文将详细介绍Spark Dataset的filter函数，并提
原创
2023-08-28 07:13:55
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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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UDAF简介UDAF（User Defined Aggregate Function）即用户定义的聚合函数，聚合函数和普通函数的区别是什么呢，普通函数是接受一行输入产生一个输出，聚合函数是接受一组（一般是多行）输入然后产生一个输出，即将一组的值想办法聚合一下。UDAF的误区我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的，实际上UDAF可以跟group by一起使用，也可以不跟gro
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2024-06-12 15:06:21
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1> spark有哪几种join答：join，left-outer-join，right-outer-join2> spark jdbc(mysql)读取并发度优化答：根据数据的特性，进行适当的分区操作，高并发度可以大幅度提高读取以及处理数据的速度，但是如果设置过高(大量的partition同时读取)也可能会将数据源数据库弄挂3> Spark join 算子可以用什么替代4>
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2024-05-08 09:29:35
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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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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
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2024-03-04 22:52:24
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对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
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2024-01-18 22:48:56
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前言其实这三个现在完全没有必要再去对比了，以后我们只要会用Dataset就足够了。 这里的对比完全就是一种类似于课外资料的东西，或者是应付面试等。如果仅仅是作为应用型的开发人员，只要会Dataset足以。当然，要想成为Spark专家，那么RDD是必须要研究透彻。RDDRDD是Spark建立之初的核心API，是一种有容错机制的特殊集合。RDD是不可变分布式弹性数据集，在Spark集群中可跨节点分区，
spark 直接通过 object 创建 dataset: sparkSession.createDataset(Seq(obj1, obj2, obj3...)) spark 创建空 dataset: sparkSession.emptyDataset[类名] ...
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2021-10-22 14:34:00
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一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark中一个模块，用以对结构化数据进行处理。SparkSQL在RDD之上抽象出来Dataset/Dataframe 这两个类提供了类似RDD的功能，也就意味用户可以使用map、flatMap、filter等高阶算子，同时也通过了基于列的命名查询
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2023-07-28 13:50:02
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什么是DataFrame在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。3、RDD和DataFrame的区别DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及
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2023-10-13 19:32:28
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自Spark1.4加入DataFrame,1.6加入dataSet以来，RDD的主导地位不断下降，在Spark2.0.0版本之后，社区已经开始建议开发者慢慢放弃使用RDDl了，在版本的升级过程中，不同的组件对于DataSet的支持逐渐加强，目前的稳定版本可以说是DataSet已经完全取代了RDD的作用，那么这三者之间有什么区别和相似之处呢？一、共性1、RDD、DataFrame、Dataset全都
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2023-10-09 10:26:25
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Spark权威指南读书笔记（二） 结构化API一、结构化API综述与简介结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件，半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parquet文件。通常而言，结构化API主要指以下三种核心分布式集合类型API：Dataset类型DataFrame类型SQL表和视图1.DataFrame类型 与 Dataset类型DateFrame具有行和列的类似于分布
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2024-02-04 21:34:48
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演示这
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2023-08-18 18:47:46
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1、transformation 操作
map(func): 对调用 map 的 RDD 数据集中的每个 element 都使用 func，然后返回一个新的 RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。
filter(func): 对调用 filter 的 RDD 数据集中的每个元素都使用 func，然后返回一个包含使 func 为 true 的元素构成的 RDD。
flatMap(func): 和
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2023-08-10 12:36:00
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