一、创建DataFrame/DataSetSpark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种：第1种：指定列名添加Schema第2种：通过StructType指定Schema第3种：编写样例类，利用反射机制推断Schema1、指定列名添加Schemaimport org.apache.spark.SparkCont
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块.在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 效率逐个变高sparksql实操1.SparkSession
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2024-10-02 22:58:44
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object WordCount_DSL { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建sparkSessionl sc: ...
原创
2023-01-06 15:50:19
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0x01 Join背景介绍1.1 传统SQL与joinJoin是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询SQL技术总体可以分为简单操作（过滤操作-where、排序操作-limit等），聚合操作-groupBy等以及Join操作等。其中Join操作是其中最复杂、代价最大的操作类型，也是OLAP场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。1.2 数仓中的join另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设
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2024-02-07 14:55:44
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第1章 Spark SQL概述什么是Spark SQL 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
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2023-10-13 17:20:41
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//查看DataFrame中的内容personDF.show//查看DataFrame部分列中的内容personDF.select(personDF.col("name")).showpersonDF.select(col("name"), col("age")).showpersonDF.select("name").show//打印DataFrame的Schema信息pers...
原创
2021-07-07 10:47:31
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什么是Shuffle：Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。Shuffle面临的问题:1. 数据量非常大；2 数据如何分类，及如何Partition，Hash、Sort、钨丝计划3. 负载均衡（数据倾斜）4. 网络传输效率，需要在压缩和解压缩做出权衡，序列化和反序列化也是需要考虑的问题。Hash Shuffle：
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2024-05-29 07:43:47
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//查看DataFrame中的内容personDF.show//查看DataFrame部分列中的内容personDF.select(personDF.col("name")).showpersonDF.select(col("name"), col("age")).showpersonDF.select("name").show//打印DataFrame的Schema信息pers...
原创
2022-03-24 09:44:26
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# 在Spark中使用DSL风格的when和if的实现指南
在使用Apache Spark进行数据处理时，您可能会遇到需要进行条件逻辑判断的情况。Spark的DataFrame API提供了一种简洁的DSL（领域特定语言）风格，允许您使用`when`函数实现类似于SQL中的CASE WHEN语句的功能。在某些情况下，您可能希望使用`if`来控制条件逻辑。因此，本文将指导您如何在Spark中实现这
现在又比较流行一种DSL(Domain Specific Language)风格的数据库访问方式，比如：JOOQ、Querydsl等等，都比较成熟。仔细研究了一下，觉得存在如下问题：这两货都是收费的，这明显不符合时代潮流么；第二就是有点过度封装的意思，有许多东西都封装了，导致学习及使用成本上升；再就是体量都比较大，能不能又瘦又小又好用？
原创
2015-06-09 17:58:00
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# Spark DSL 风格中的模糊查询项目方案
## 1. 项目背景
在大数据时代，数据量庞大，信息多样化，如何快速、准确地从海量数据中提取有用信息，是数据分析师和科学家面临的一大挑战。模糊查询作为一种灵活的检索方式，能够处理不完全或不精确的信息，是提高数据查询效率的重要手段之一。Apache Spark提供了丰富的DSL（领域特定语言）风格用于数据处理与分析。本文将探讨如何在Spark的D
转自：WordCount示例：val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
counts.sav
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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DSL 是一种通过埋设的铜缆提供高速连接的连接方式。本节我们就来介绍一下这种重要的远程工作者解决方案。
若干年前，贝尔实验室发现本地环路上的一般语音会话所需的带宽仅为 300 Hz 到 3 kHz，许多年来，电话网络中 3 kHz 以上频段的带宽未得到利用。技术进步使 DSL 能够利用 3 kHz 到 1 MHz 这部分额外带宽通过普通的铜线提供高速数据服务。
&n
原创
2011-06-22 16:57:30
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Remote Connection
cable 类型
broadband 宽带
CATV 有线电视
coaxial 同轴电缆
Tap 支线，电线接处：一个电流回路的临时终端
amplifier 放大器
HFC 混杂的光纤
DSL--数字用户线路digital subs
原创
2013-02-21 14:25:10
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http://en.wikipedia.org/wiki/Domain-specific_language今天搜索DSL时，发现居然还蛮有学问的。A domain-specific language (DSL) is a computer language specialized to a particular application domain. This is in contrast to
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精选
2014-05-20 19:41:09
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DSL生产一直比较重复，目前针对诊断相关变量重复生产的情况，进行优化，有两种方案1、按照原来DSL生产逻辑python代码如下：import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir(r'D:\工作内容\工作内容\评级\2020.0703儿科新增内容术语')
logit=pd.read_excel(r'D:\工作内容\
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2023-06-15 13:30:22
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实现DSL的几个例子 所谓DSL就是能描述语言的语言，一般某些领域都有自己的专有术语，用这些术 语来交流比一般的通用的语言更流畅，比如象棋的“平五进八”，这种走棋的表达比自然语言更快，DSL就是把这种领域的语言翻译成“自然语言”的模型。一般 有内部和外部之分，内部指领域语言嵌入在自然语言中用自然语言表达，相当于从“古文”中进化出“普通话”的过程；外部则指全新的语言，比如Java, C等，是一个全
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2024-05-12 21:35:34
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注：本文主要摘录于尚硅谷大数据的学习资料，仅作学习记录，请勿用于商业用途。Spark shuffle过程HashShuffle过程介绍Spark丰富了任务类型，有些任务之间数据流转不需要通过Shuffle，但是有些任务之间还是需要通过Shuffle来传递数据，比如wide dependency的group by key。 Spark中需要Shuffle输出的Map任务会为每个Reduce创建对应的
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2023-10-10 23:06:17
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介绍本帖主要讲解动态调试release-apk,可以查看apk运行中变量值和运行逻辑,本篇为android逆向基础篇本帖涉及到android一些基础知识 1: android基础知识 2: AndroidStuduo的基本使用 3: smali的基本语法开发工具工具名称工具类型说明AndroidStuduo编辑工具看android源码和smali用的monitorSDK工具这个sdk自带的工具用于
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2023-06-26 14:22:31
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