# 使用Spark中的foldLeft
在Apache Spark中，`foldLeft`是一个非常强大的操作，它可以用于聚合和转换集合数据。对于刚入行的小白来说，理解`foldLeft`的用法是学习Spark的一个重要步骤。本文将通过一个简单的例子，带你一步一步了解如何实现`foldLeft`。
## 整体流程
我们可以将使用`foldLeft`的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
1.先看一下 Model 非常多 from django.db import models
from users.models import UserProfile
# Create your models here.
class Edc_Project(models.Model):
project_name = models.CharField(max_length=200, v
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2023-07-26 11:58:13
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shuffle的作用是什么？ 可以理解为将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程shuffle为什么耗时？ shuffle需要对数据进行重新聚合和划分，然后分配到集群的各个节点进行下一个stage操作。不同节点间传输大量数据，会有大量的网络传输消耗。spark的shuffle两种实现 在spark1.2之前，默认的shuffle是HashShuffle。该shuffle有一个严重的弊端，会产
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2023-10-27 04:04:59
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1. 调度策略TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里，然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行。这个调度过程实际上还是比较粗粒度的，是面向TaskSetManager的。 TaskScheduler是以树的方式来管理任
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2024-01-20 02:23:07
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大家对Vlookup函数的使用可谓是非常熟悉，但是，大家了解Lookup函数的用法吗？ 今天，雷哥邀请各位读者朋友一起来看学习几个Lookup案例吧~ 案例一如下图所示，使用Lookup函数，求出 雷哥的销售量。 语法： =Lookup(查找值，查找范围，返回值)解析：=lookup ( G2,A:A,D:D)，表示G2（雷哥）在A列中进行查找
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2023-07-24 09:38:53
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Scala: foldLeft和foldRight 实战scala源代码： def /:[B](z: B)(op: (B, A) => B): B = foldLeft(z)(op)def :\[B](z: B)(op: (A, B) => B): B = foldRight(z)(op)在scala命令行运行 scala> (0/:(1 to 100))(_+_)
原创
2015-07-25 20:32:18
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一．WITH AS的含义
WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些，
也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。
特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION ALL的每个
参考来源：http://www.yiibai.com/spark/概述
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。Spark的主要特征是其内存集群计算，增加的应用程序的处理速度。三种部署方法：单机版 − Spark独立部署是指Spark占据在HDFS
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2023-08-03 15:00:39
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1、 Spark 安装1.1 编译Spark 1.3.0下载spark时，如果存在自己hadoop版本对应的pre-built版，可以直接下载编译好的版本。由于集群hive版本不匹配预编译版本Spark支持的hive版本，需要重新编译。下载Spark1.3.0 源码： https://spark.apache.org/downloads.html本文使用maven进行编译，编译时首先执行命令：ex
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2024-08-19 16:25:30
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1.写在前面Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,在计算能力上优于MapReduce，被誉为第二代大数据计算框架引擎。Spark采用的是内存计算方式。Spark的四大核心是Spark RDD(Spark
core)，SparkSQL，Spark Streaming，Spark ML。而SparkSQL在基于Hive数仓数据的分布式计算上尤为广泛。本编博客主要介绍基于Java A
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2023-08-24 22:27:51
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一、研究背景互联网行业越来越重视自家客户的一些行为偏好了，无论是电商行业还是金融行业，基于用户行为可以做出很多东西，电商行业可以归纳出用户偏好为用户推荐商品，金融行业可以把用户行为作为反欺诈的一个点，本文主要介绍其中一个重要的功能点，基于行为日志统计用户行为路径，为运营人员提供更好的运营决策。可以实现和成熟产品如adobe analysis类似的用户行为路径分析。最终效果如图。使用的是开源大数据可
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2023-08-29 08:23:04
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# Spark缓存用法
## 1. 整体流程
下面是使用Spark缓存的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二 | 读取数据 |
| 步骤三 | 对数据进行处理 |
| 步骤四 | 缓存数据 |
| 步骤五 | 对缓存的数据进行操作 |
| 步骤六 | 关闭SparkSession对象 |
在以下
原创
2023-10-10 14:38:12
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# Spark Join用法详解
## 引言
Spark是一个广泛应用于大数据处理的计算引擎，它提供了丰富的API和功能来处理和分析大规模数据集。在Spark中，Join是一个常用的操作，用于将两个或多个数据集合并在一起。本文将深入探讨Spark Join的用法，包括不同类型的Join操作、Join的性能优化和最佳实践。
## Spark Join的概述
Join是一种合并操作，用于将两个数据
原创
2023-09-05 21:06:46
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spark lag是一种在Apache Spark中用于处理数据延迟的功能。在数据流中，lag可以帮助我们生成当前行数据相对于前一行或某几行的值，尤其在时序数据分析中，能有效用于计算移动平均、同比、环比等指标。本文将记录如何利用spark lag解决实际问题，把整个过程拆解为环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化六大部分。
## 环境准备
在开始之前，首先得确保我们的技术栈
# Spark Beeline用法
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了丰富的功能和强大的性能。Spark Beeline是Spark集群中的一个工具，用于与Spark SQL交互式查询。
## 什么是Spark Beeline？
Spark Beeline是Spark SQL的命令行接口（CLI），它允许用户直接在终端中运行SQL查询。它与Spark集群通信，可以连接到
原创
2023-11-02 12:33:50
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的平台，尤其是在数据分析和机器学习任务中。`partitionBy` 是 Spark 中用于数据分区的重要函数，它可以帮助我们优化数据存储和查询效率。然而，在实际使用中，我们可能会遇到一些问题，尤其是在配置和实现过程中。以下是关于“Spark `partitionBy` 用法”的详细记录。
### 问题背景
在使用 Spark 处理大规
# Spark 的 repartitionAndSortWithinPartitions 用法指南
欢迎来到 Spark 的世界！今天，我们将一起探讨如何使用 `repartitionAndSortWithinPartitions` 方法来优化 Spark 数据处理过程。这个方法主要用于重分区数据并在每个分区内进行排序，能够为后续的分析和查询提供更高效的数据结构。
## 整体流程
在使用 `
# Spark中的explode用法详解
在Apache Spark中，`explode`函数是一个非常有用的函数，它可以帮助我们将那些包含数组或Map的列展开成多个行。对于刚入行的小白来说，理解并实现`explode`函数可能会有点困难，本文将详细介绍如何使用`explode`函数，并提供各个步骤的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是使用Spark `explode`函数的逻辑流程：
1、为什么要学Spark中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，
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2024-10-26 09:03:57
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# Spark Repartition 用法指南
在处理大数据时，我们经常需要对数据集进行重新分区，以优化存储、减少计算时间或提升并行度。在Apache Spark中，repartition是一个常用的操作，可以帮助我们实现这些目标。在本文中，我们将介绍Spark中的repartition用法，详细分解流程步骤，并提供示例代码。
## 1. 整体流程
在我们进行数据重新分区时，通常需要遵循以
