目录Java使用Spark进行数据转换的常用方法和案例数据转换方法mapfilterreducejoinflatMapgroupByKeyreduceByKeysortByKeyuniondistinctsample数据转换案例单词计数排序分组总结 Java使用Spark进行数据转换的常用方法和案例Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，提供了丰富的API和工具，可以用于数据处
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2023-07-17 16:35:58
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# 从Java Spark保存tfrecord
在大数据处理中，Java Spark是一个非常流行的框架，用于处理大规模数据集。而tfrecord是一种高效的数据存储格式，特别适用于神经网络训练。本文将介绍如何在Java Spark中保存tfrecord数据，以及一些实际的代码示例。
## 什么是tfrecord？
tfrecord是一种由TensorFlow提供的二进制数据格式，用于存储大
原创
2024-03-05 06:11:19
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spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件一般而言，saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件，比如part-00一直到part-0n，n自然就是task的个数，亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件，而不是成百上千个文件了？答案自然是有办法。 在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile()，意
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2023-12-28 16:15:07
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目录前言缓存Cache缓存Persist缓存用法缓存级别CheckPoint检查点三个算子的区别结语 前言在RDD中是不存储数据的，如果一个RDD需要重复使用，只是这个RDD对象是可以重用的，但是数据无法重用，那么需要从头再次执行来获取数据进行计算。Spark为了避免这种重复计算的情况，实现了RDD持久化功能。在Spark中，RDD的持久化算子有三个：cache、persist和checkpo
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2023-12-06 21:23:40
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本章节的主要内容是csv文件的读入（写入直接用pandas即可），tfrecords文件的写入及读取（读入是解析成可以训练的数组形式）csv文件读入list_files = ['a.csv','b.csv','c.csv']
csv_dataset = tf.data.Dataset.list_files(list_files)
csv_dataset = csv_dataset.interlea
文章目录概述1. RDD存储相关概念1.1 RDD分区和数据块的关系1.1.1 问题说明1.1.2 关系说明1.1.3 数据块与分区映射约定方式2. RDD持久化机制2.1 RDD持久化种类3. RDD 缓存过程4. 淘汰和落盘4.1 淘汰4.2 落盘总结致谢 概述介绍存储内存的管理。主要讲解RDD在存储内存中的持久化。 在Spark内存管理之堆内/堆外内存原理详解一文中，我们可以知道，无论是o
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2023-08-12 18:20:22
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# Spark数组保存实现流程
## 1. 概述
本文将指导你如何使用Spark来保存数组数据。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
下面是保存Spark数组的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二
原创
2023-10-01 06:47:18
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# Spark 保存CSV
## 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，提供了强大的数据处理和分析能力。其中，保存数据是使用Spark进行数据处理的重要环节之一。本文将重点介绍Spark如何保存CSV格式的数据，并提供相应的代码示例。
## CSV文件格式
CSV（Comma-Separated Values）文件是一种常见的电子数据表格文件格式，以纯文本
原创
2023-10-14 11:51:36
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## Spark保存txt文件的实现流程
### 1. 确定数据源
在保存txt文件之前，首先需要有一个数据源，可以是已经加载到Spark中的数据，也可以是通过其他方式获取到的数据。根据具体情况选择最适合的数据源。
### 2. 创建SparkSession
在保存txt文件之前，需要创建一个SparkSession对象，它是Spark操作的入口点。可以使用下面的代码创建一个SparkSe
原创
2023-11-03 07:30:29
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Spark SQL 支持通过 DataFrame 接口对多种数据源进行操作。可以使用关系转换对 DataFrame 进行操作，也可以用于创建临时视图。将 DataFrame 注册为临时视图允许对其数据运行 SQL 查询。1. 通用的加载/保存功能数据源由它们的完全限定名称（即org.apache.spark.sql.parquet）指定，但对于内置源，可以使用它们的短名称（json、parquet
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2024-07-11 17:22:30
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
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2024-03-04 22:52:24
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在spark-sql中进行数据分析之后，对数据进行导出，会被导出到hdfs首先进入spark本地模式/export/server/spark/bin/spark-shell数据存储到dataframeval df = spark.sql("SELECT * FROM table_name WHERE condition")
df.write.format("csv").option("heade
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2023-05-25 12:39:17
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写随笔大概也是做笔记记录下自己思考的意思吧，之前有些事情觉得做随笔还是比较有用的，mark一下一个有用的网址 关于rdd的操作，网上有很多很多的教程，当初全部顺一遍，除了对rdd这个类型有了点概念，剩下具体的方法以及方法的写法已经快忘记了，所以具体还是记一下对某些事情的思考吧。 关于将rdd保存为文件，我使用的是 import org.apache.spark.{SparkConf, S
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2024-02-13 11:27:41
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文章目录一、RDD持久化（一）引入持久化的必要性（二）案例演示持久化操作1、RDD的依赖关系图2、不采用持久化操作3、采用持久化操作二、存储级别（一）持久化方法的参数（二）Spark RDD存储级别表（三）如何选择存储级别 - 权衡内存使用率和CPU效率（四）查看persist()与cache()方法源码（五）案例演示设置存储级别三、利用Spark WebUI查看缓存（一）创建RDD并标记为持久
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2023-11-01 22:03:39
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在大数据处理和深度学习领域，PyTorch模型的保存与恢复是一个重要的话题。在许多情况下，我们可能希望将训练好的模型保存到分布式系统中，以便后续使用或者在灾难发生时进行恢复。下面我将详细阐述在Spark环境下保存PyTorch模型的整个过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法。
## 备份策略
在设计备份策略时，我们需要考虑存储介质的选择以及备份的具体流程。
#
# Spark SQL 保存慢的原因与解决方法
在大数据处理的时代，Apache Spark成为了许多开发者和数据科学家的首选。然而，在使用Spark SQL进行数据处理时，我们时常会遇到一个很常见的问题：数据保存的速度很慢。这不仅影响了开发效率，也可能影响最终的数据分析结果。在本篇文章中，我们将深入探讨Spark SQL保存慢的原因，以及如何有效地优化保存性能，并提供相关的代码示例。
##
原创
2024-08-04 04:43:23
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在这个博文中，我们将探讨如何将 Apache Spark 数据通过 Hive 存储。处理这类需求时，了解环境搭建、集成步骤、配置参数、异常处理、排错指南以及生态系统的扩展都是非常重要的。
### 环境准备
在开始之前，首先要确保我们有一个合适的环境来运行 Spark 和 Hive。以下是依赖安装的指南与版本兼容性矩阵：
| 软件 | 最低版本 | 推荐版本 |
|--------
# Spark SQL保存CSV文件
## 流程概述
在Spark SQL中保存CSV文件的流程如下：
1. 连接到Spark集群
2. 读取数据源
3. 进行数据处理和转换
4. 将数据保存为CSV文件
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 连接到Spark集群
首先，我们需要使用SparkSession来连接到Spark集群。SparkSessio
原创
2024-02-01 12:02:57
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1. SparkSql 高并发读取数据库SparkSql连接数据库读取数据给了三个API：//Construct a DataFrame representing the database table accessible via JDBC URL url named table and connection properties.
Dataset<Row> jdbc(Stri
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2024-10-22 21:07:46
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# 如何将Spark保存到HDFS
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，下面是保存Spark数据到HDFS的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 保存数据到HDFS |
接下来，我们将详细说明每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 具体操
原创
2024-05-24 05:13:38
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