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
转载 2023-07-11 10:43:59
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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 val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog",
转载 2023-07-28 12:18:32
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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。 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
转载 2023-08-10 12:34:46
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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 DStreamDStream是一个连续的
原创 2024-07-11 05:51:40
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# Spark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。 ## 整体流程 下面是使用Spark进行的整体流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1. 加载数据 | 从数据源中加载数据到Spark
原创 2023-10-10 06:29:26
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※ 转换算子1. distinct:去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()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
转载 2023-08-30 22:25:31
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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经常oom或是龟速出数据。上
转载 2023-08-10 12:34:35
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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 2023-07-11 10:43:39
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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 2023-12-15 05:16:02
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前言我们经常做的操作,事实上几种方式可以实现,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这个其实是真正的,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
转载 2023-08-29 21:19:51
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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 2024-04-27 19:06:59
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# 使用Spark进行GroupBy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。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`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 2024-10-26 04:45:27
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# Spark效率实现指南 ## 1. 介绍 在大数据处理中,数据是一个常见的需求。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的挑战。本文将介绍如何使用Spark实现高效的操作。 ## 2. 整体流程 下面是实现Spark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
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# Spark 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,在处理数据时,用户有时会遇到失效的问题。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。 ## 什么是数据? 数据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,复数据不仅浪费存储空间,还可能导致
原创 2024-09-26 06:08:54
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算子练习总结文档发生shuffle的算子:1. distinct/** * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD. */ def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope
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目录一、数据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 "数据"主要是为
转载 2024-04-11 12:07:08
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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 2023-10-18 21:02:36
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# Spark 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来实现优化操作。 ## 2. 步骤概述 下面是实现Spark优化的步骤概述: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建Spark Sessio
原创 2023-08-02 11:30:53
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## Spark数据 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,并提供相应的代码示例。 ### Spark数据的方法 Spark提供了多种方法用于数据,其中包括基于单个列或多个列的。下面将分别介绍这
原创 2023-07-20 04:28:57
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# 使用 Spark 进行 bitmap 的教程 在大数据处理中,是一个常见的需求。我们可以使用 Apache Spark 的 bitmap 来实现高效的。接下来,我们将通过一个简洁的流程来教你如何实现 Spark bitmap 。 ## 流程概览 | 步骤 | 描述 | 使用的工具/技术 | |
原创 8月前
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