很多企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。技术人员可以利用数据挖掘和OLAP（On-Line Analytical Processing）分析工具从静态数据中找到对企业有价值的信息 对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算 &
ORC文件从Spark2.3开始，Spark支持带有ORC文件的新ORC文件格式的矢量化ORC阅读器。为此，新添加了以下配置。矢量化读取器用于本机ORC表（例如：使用USING ORC子句创建的）当spark.sql.orc.impl被设置为native并且spark.sql.orc.enableVectorizedReader被设置成true。对于Hive ORC serde表（例如，使用该子句
膨胀Dilation原理：为了通过该结构元素计算二进制输入图像的膨胀，我们依次考虑且只考虑输入图像中的每个背景像素（黑色像素）。对于每个背景像素（我们将其称为 输入像素），我们将结构元素叠加在输入图像的顶部，以使结构元素的原点与输入像素位置重合。如果结构元素中的至少一个像素与下面图像中的前景像素重合，则将输入像素设置为前景值。但是，如果图像中所有对应的像素均为背景，则输入像素保留为背景值
<一>Spark论文阅读笔记楔子源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Sp
# Spark 与 ORC 文件格式
在大数据处理与分析领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的数据存储格式。本文将探讨 Spark 如何使用 ORC 文件格式，并提供一些代码示例来帮助理解这一主题。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大规模数
一、kafka 模拟数据：【1】模拟数据实体类：public class CarDataTest {
private String lat;
private String lon;
private String location;
private String status;
private String terminaltype;
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刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。 在spark中使用jdbc： 在 Spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH= 任务提交时加入: spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar一、 val rdd = sqlContext.rea
刚开始使用spark-sql，首先看了一部分的源码。然后开始着手程序的编写。在spark中使用jdbc：在 Spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=任务提交时加入:spark-submit –master spark://master:7077 –jars ojdbc16.jar
一、
val rdd = sqlContext.read.format(“
oracle转sparksql中遇到某些函数转换问题1.listagg 行转列函数 LISTAGG(Item_Category_Name ‘,’) WITHIN GROUP(ORDER BY Item_Category_Name）//oracle 经过多方查询： 使用 CONCAT_WS(",”，collect_set(Item_Category_Name)) //over (oder by It
spark shufflesparkshuffle主要部分就是shuffleWrite 和 shuffleReader. 大致流程spark通过宽依赖划分stage,如果是宽依赖就需要进行shuffle操作，上游stage的shufflemaptask进行shuffleWrite，上游的write操作做的最重要的操作其实就是分区，元数据根据MapOutputTrackerWorker汇报
目录1、数学期望（均值）2、方差 D(X) 或 Var(X)3、协方差 Cov(X,Y)4、相关系数 ρ5、协方差矩阵一句话概括：期望反映了平均水平，方差反映了数据波动程度，协方差反映了两个随机变量间的相关性（有量纲），相关系数反映了两个随机变量间无量纲的相关性。1、数学期望（均值）对随机变量及其概率的加权平均：这里说的期望也就是均值，在统计学中大多数情况下是以样本来代替整体，因此样本的
一、简介 索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象，主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关二、 语法2.1 创建索引CREATE INDEX
CREATE [unique] INDEX [user.]in
背景介绍：cdh集群、hadoop2.6.0、spark2.3.0hive表：text格式存储数据块：128M处理过程：读取hive表 -> 业务处理（无聚合操作） -> 写入hive、es问题描述：正常情况下，一个spark task要处理一个partition即128M的数据，因处理过程较耗时而成为任务瓶颈。解决过程：大的方向是进行任务拆分，增大并行度。方法一：使用spark提供的
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2023-09-12 10:35:16
169阅读
3.1 Hive环境搭建3.1.1 Hive引擎简介Hive引擎包括：默认MR、tez、sparkHive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。3.
# Spark读取ORC参数配置教程
## 1. 概述
在Spark中，读取ORC文件需要进行参数配置。本文将介绍如何使用Spark读取ORC文件，并详细说明每个步骤需要做什么，提供相应的代码示例。
## 2. 整体流程
下表展示了完成该任务的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 配置SparkSession |
| 3 |
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，如Spark，Hive，Presto等，因其友好的SQL语法，被广泛应用于各领域分析，公司内部也有优秀的ODPS SQL供用户使用。 主要分为以下三个部分： 第一部分，会引入数据倾斜与数据膨胀问题。 第二
# Spark Java读取ORC文件
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Spark Java读取ORC文件。ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，它能够提供更好的压缩率和查询性能，特别适用于大规模数据处理。
我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 准备工作：配置Spark环境和引入相关依赖
2. 创建SparkSession
原创
2023-08-14 16:45:47
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本篇文章很重要，也是spark为什么是Spark原因：1.Spark的核心是什么？2.RDD在内存不足时，是怎么处理的？3.如何创建RDD，有几种方式4.Spark编程支持几种语言
5.是否能够写出一个Driver程序 Spark核心概念Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布数据集 RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地
前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的短小精悍的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展，笔者都已经打包放在了后台，文
目录左连接（LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN）： 右连接（RIGHT JOIN或RIGHT OUTER JOIN）：内连接（INNER JOIN也叫等值连接）：全连接（FULL JOIN）：SQL中的连接主要是将两张表中的数据进行拼接，然后通过语句中的筛选条件进行筛选。在连接中，无论哪种连接方式，from后边的第一个表名就是主表，主表在连接查询的结果中的字段始终在左边。
