spark体系除其spark core外,还有spark streaming实时计算、spark SQL结构化数据、MLib机器学习、GraphX图计算四大组件。其中spark streaming用对数据按时间分片的方式,来实现近似的流计算,我们在项目中用来对日志数据进行处理。问题场景由于客观原因,后台系统在记录的日志中有重复数据,重复数据的生成时间一般间隔在1s之内,在spark对日志数据进行消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            centos 7.2     spark 2.3.3      scala 2.11.11    java 1.8.0_202-easpark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog",            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark RDD编程初级实践(一)任务描述本关任务:编写Spark独立应用程序实现数据去重。 相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:RDD的创建;RDD的转换操作;RDD的行动操作。 RDD的创建使用textFile()方法从本地文件系统中加载数据创建RDD,示例如下:
    val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.txt")
执            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 深入了解Spark DStream
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎,它提供了高效的数据处理能力和支持多种数据处理方式的API。在Spark中,有一个非常重要的概念就是DStream(Discretized Stream),它是Spark Streaming的核心抽象,用于处理实时流数据。
## 什么是Spark DStream?
DStream是一个连续的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark去重实现方法
## 简介
在大数据处理中,许多情况下需要对数据进行去重操作。Spark是一款强大的大数据处理框架,提供了多种方式来实现去重操作。本文将以一个经验丰富的开发者的角度,教你如何使用Spark进行去重。
## 整体流程
下面是使用Spark进行去重的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 加载数据 | 从数据源中加载数据到Spark数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ※ 转换算子1. distinct:去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()去重的原理:map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x, numPartitions).map(_._1)2. coalesce:缩减分区,默认不会打乱数据的分区组合,可能会导致数据倾斜,所以可以进行shuffle处理。当然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、场景描述:二、常用方法1.优化sql2.借助第三方存储3.bitmap三、原理分析四、案例实战五、总结 一、场景描述: 小强作为一名数据工程师,给予hadoop生态,经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求,一般的数据工程师撸起袖子直接干!一般情况下不会有问题。某一天,你公司突然业务发展发展起来,数据量慢慢暴涨,你会突然发现之前的count distinct去重经常oom或是龟速出数据。上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.DStreams【离散流】    DStreams或离散流是Spark Streaming提供的基本抽象。它表示连续的数据流,可以是从源接收的输入数据流,也可以是通过转换输入流生成的已处理数据流。在内部,DStream由一系列连续的RDD表示,这是Spark对不可变的分布式数据集的抽象。DStream中的每个RDD都包含来自特定间隔的数据,如下图所示:    在DStream上执行的任何操作都            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Spark DStream 面试实现流程
## 整体流程
下面是实现 "spark DStream" 的流程图:
```mermaid
flowchart TD
    A(创建SparkContext)
    B(创建StreamingContext)
    C(创建DStream)
    D(对DStream进行操作)
    E(启动StreamingContext)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言我们经常做去重的操作,事实上几种方式可以实现去重,但是结果的理解其实是不一样的,不过在一定程度上这几种也都可以满足我们的需求。参考数据idname1a2b1a1bDistinct去重这个其实是真正的去重,语意上其实就是如果出现一样的结果,则就显示一行 可以作用单行或者多行select distinct id from t;id12或者是select distinct id,name from            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-29 21:19:51
                            
                                256阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            即,中文叫做,Spark Streaming提供的一种高级抽象,代表了一个持续不断的数据流。DStream可以通过输入数据源来创建,比的每个RDD都包含了一个时间段内的数据。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            # 使用Spark进行GroupBy去重的实现
在数据处理中,`groupby`操作用于将数据根据一个或多个字段分组。而在某些情况下,我们可能需要在分组的基础上进一步去重。本文将向您介绍如何在Spark中实现此操作,并详细说明步骤和代码。
## 流程概述
在使用Spark进行`groupby`去重时,整体流程可以分为以下几个步骤:
| 步骤编号 | 步骤名称           | 详细描            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark去重效率实现指南
## 1. 介绍
在大数据处理中,数据去重是一个常见的需求。Spark作为一个强大的分布式计算框架,可以很好地应对大规模数据去重的挑战。本文将介绍如何使用Spark实现高效的去重操作。
## 2. 整体流程
下面是实现Spark去重效率的整体流程,可使用表格形式展示:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 加载数据 | 通过Spar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-12 18:20:43
                            
                                124阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # Spark 去重失效问题探讨
Apache Spark 是一个强大的集群计算框架,广泛应用于大数据处理和分析。然而,在处理数据去重时,用户有时会遇到去重失效的问题。本文将探讨这一现象的原因,并提供一些解决方案,最后总结如何有效地使用 Spark 进行数据去重。
## 什么是数据去重?
数据去重是指在数据集中移除重复记录的过程。在数据分析和处理的过程中,重复数据不仅浪费存储空间,还可能导致            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-26 06:08:54
                            
                                80阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            算子练习总结文档发生shuffle的算子:1.去重 distinct/**
   * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
   */
  def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope            
                
         
            
            
            
            目录一、数据去重1.1实例描述1.2 解题思路1.3 代码展示1.4 运行结果展示 二、数据排序2.1 实例描述2.2 解题思路2.3 代码展示2.4 运行结果展示 三、平均成绩3.1 实例描述3.2 解题思路3.3 代码展示3.4 运行结果展示 四、单表关联4.1 实例描述4.2 解题思路4.3代码展示4.4 运行结果展示一、数据去重 "数据去重"主要是为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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             一,Spark优势特点 作为大数据计算框架MapReduce的继任者,Spark具备以下优势特性。1,高效性不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中,Spark采用内存存储中间计算结果,减少了迭代运算的磁盘IO,并通过并行计算DAG图的优化,减少了不同任务之间的依赖,降低了延迟等待时间。内存计算下,Spark 比 MapReduce 快100倍。2,易用性不同于MapReduc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Spark 去重优化实现指南
## 1. 简介
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,可以通过分布式计算来处理大规模数据集。Spark提供了许多优化技术来提高处理效率和性能。本文将指导你如何使用Spark来实现去重优化操作。
## 2. 步骤概述
下面是实现Spark去重优化的步骤概述:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Spark Sessio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Spark数据去重
Apache Spark是一款流行的大数据处理框架,它提供了丰富的功能和工具,用于处理大规模数据集。在实际的数据处理任务中,经常需要对数据进行去重操作,以保证数据的准确性和一致性。本文将介绍如何使用Spark进行数据去重,并提供相应的代码示例。
### Spark数据去重的方法
Spark提供了多种方法用于数据去重,其中包括基于单个列或多个列的去重。下面将分别介绍这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Spark 进行 bitmap 去重的教程
在大数据处理中,去重是一个常见的需求。我们可以使用 Apache Spark 的 bitmap 来实现高效的去重。接下来,我们将通过一个简洁的流程来教你如何实现 Spark bitmap 去重。
## 流程概览
| 步骤   | 描述                           | 使用的工具/技术             |
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