0 目录1.foreach函数2.map函数3. filter和filterNot(过滤函数)4. collect函数5. min和max6. minBy和maxBy7. sum函数8. find 函数9. flatten 函数10 flatMap函数11 mapValues 函数12 sorted函数1
# 实现“mysql map字段查询”
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[连接数据库]
B --> C[查询字段映射表]
C --> D[构建字段映射对象]
D --> E[查询目标表]
E --> F[根据映射关系转换数据]
F --> G[返回查询结果]
G --> H[结束]
1 SparkSessionSpark Core: SparkContextSpark SQL: 难道就没有SparkContext？2.x之后统一的package com.javaedge.bigdata.chapter04
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object SparkSessionApp {
de
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2023-11-03 07:43:32
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一. explode函数之行转列1.1. 用于array类型的数据tab_name 表名 array_col 为数组类型的字段 new_col array_col被explode之后对应的列select explode(array_col) as new_col from tab_name1.2. 用于map类型的数据由于map是kay-value结构的，所以它在转换的时候会转换成两列，一列是ka
今天再来说一下spark里面的几种map方法。前面的文章介绍过单纯的map，但是spark还有几种map值得对比一下，主要是下面几种：map：普通的mapflatMap：在普通map的基础上多了一个操作，扁平化操作；mapPartitions：相对于分区Partition而言的，即对每个分区分别进行一次性的map。mapValues(function) ：适合key-value对的map操作。fl
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2023-09-25 18:54:17
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1，什么是子查询 子查询在包含它的SQL语句执行前被执行，子查询产生的结果在包含它的SQL语句执行完成后就被丢弃了。所以子查询常被认为是包含它的语句范围内的临时表。关联、非关联子查询关联子查询中引用了一列或多列包含它的SQL中的字段，否则是非关联子查询。2，非关联子查询子查询按结果分为下面三种情况单行单列子查询、多行单列子查询和多列子查询。单行单列子查
# 使用Spark按条件查询MySQL字段
在大数据处理和分析的时代，Apache Spark以其高速性能和灵活性，成为了数据处理的热门工具。它可以与多种数据源结合，尤其是关系型数据库如MySQL。本文将介绍如何使用Spark按条件查询MySQL字段，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
为了使Spark与MySQL进行连接，你需要确保以下几点：
- 安装Apache Spark
map与flatMap区别Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象； 而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象 操作2：最后将所有对象合并为一个对象（多个元素组成的迭代器）mapmap() 接收一个函数，把这个函数用于 RDD 中的每个元素，将函
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2023-10-24 07:09:12
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# Spark Map: 以大数据驱动的转换
在大数据时代，快速高效地处理海量数据是各行各业的核心需求之一。Apache Spark作为一个通用的大数据处理框架，提供了一系列的操作和转换方法，以支持数据分析和处理任务。其中，Spark Map是一个非常重要的转换操作，可以帮助我们对数据集中的每个元素进行处理和转换。本文将对Spark Map进行详细的介绍，并提供一些实例代码帮助读者更好地理解和使
原创
2023-10-07 04:24:37
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一、RDD两种操作的简单介绍 1、 Transformation Transformation用于对RDD的创建，RDD只能使用Transformation创建，同时还提供大量操作方法，包括map，filter，groupBy，join等，RDD利用这些操作生成新的RDD，但是需要注意，无论多少次Transformation，在RDD中真正数据计算Action之前都不可能真正运行。 2、Actio
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2023-08-16 06:30:02
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1、map和flatMap的区别map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象；而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 操作1：同map函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象 操作2：最后将所有对象合并为一个对象将原数据的每个元素传给函数func进行格式化，返回一个新的分布式数据集跟map(func)类似，但是每个输入项
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2023-10-20 17:41:33
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这是一个常见的面试题，可是到现在我只会用map，并不会用flatmap，这二者到底有什么区别呢？觉得类似问题首先要查阅他们二者API的异同，这也是以后学习的一种方法，首先看map的API：def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartition
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2023-09-27 17:00:43
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1、错误关键信息Caused by: org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: column "c1" is of type point but expression is of type character
at org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.receiveErrorResponse(QueryExe
事情的起因是这样的：今天在项目中查看mybatis框架的sql语句时候，看到接收参数和返回参数都是Map类型，这使得我突然眼前一亮，因为之前所接触过的传参和返回类型，除了java的常用数据类型之外，就是将传入的参数和返回的数据映射到实体类中。因为之前都没见过接受和返回都是map类型的(可能是因为我经验缺乏，就是短浅啦)。这里附上图片一张：所以就去查看了一下资料。这里我就真理一下自己的理解。1：返回
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2023-10-14 06:15:22
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1、通用元素select 字段：Map里的value值。Reduce不做处理，遍历输出组内每一元素。2、order by全局排序order by : 排序字段当做Map的key，Map中会自动分区、排序。全局：1个Reduce，默认就是1个Reduceprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws
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2023-07-13 15:46:06
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map 就是对一个RDD的各个元素都施加处理，得到一个新的RDD 的过程 [training@localhost ~]$ cat names.txtYear,First Name,County,Sex,Count2012,DOMINIC,CAYUGA,M,62012,ADDISON,ONONDAGA
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2017-09-24 21:01:00
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shuffle概述shuffle是mapreduce任务中耗时比较大的一个过程，面试中也经常问。简单来说shuffle就是map之后，reduce之前的所有操作的过程，包含map task端对数据的分区、排序，溢写磁盘和合并操作，以及reduce task端从网络拉取数据、对数据排序合并等一系列操作： map task一个mapreduce任务中，map task的数据量是split数
# 科普文章：Spark Map 聚合
## 引言
在大数据处理领域，Spark 是一个流行的开源框架，用于高效地处理大规模数据集。在 Spark 中，map 聚合是一个常用的操作，它可以通过对数据集的每个元素应用一个函数来转换数据。本文将介绍 Spark 中的 map 聚合以及如何使用它来处理大规模数据。
## Spark Map 聚合简介
Spark 的 map 聚合操作是一种基本的转换操
原创
2023-08-17 11:41:23
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# Spark DataFrame Map：一个强大的数据转换工具
在大数据处理领域，数据转换是一个非常常见且重要的任务。Apache Spark是一个流行的大数据处理框架，提供了许多功能强大的工具来处理和转换数据。其中之一就是Spark DataFrame的`map`操作。
## 什么是Spark DataFrame？
Spark DataFrame是一种高级抽象，它是一个分布式数据集合，
原创
2023-09-18 10:44:20
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Spark广播变量之大表left join小表时如何进行优化以及小表的正确位置放置，带着这个目标我们一探究竟。项目场景： 最近工作中遇到一个场景： 有一个超大表3.5T和一个小表963K 需要做关联查询，使用到广播变量，广播小表数据，left join后接小表。 领提出优化，说小表在左left join可以执行效率，我提出了反对意见，为了验证领导所说的对与错，专门进行了测试问题描述：首先使用一个3
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2023-09-05 17:59:38
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