SparkSQL 高级篇(一) 聚合操作聚合操作聚合操作是大数据分析过程中一个常用的操作，用来分析汇总数据，或者生成汇总报告。 聚合通常需要对整个数据集或一个或多个列进行某种形式的分组，然后对每个组应用聚合函数，如求和、计数或求平均值。Spark提供了许多常用的聚合函数。这里介绍下基本的聚合函数和分组聚合操作函数。首先创建一个用于demo的DataFrameval flight_summary =
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2023-09-02 00:11:56
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1 背景在测试spark计算时，将作业提交到yarn（模式–master yarn-cluster）上，想查看print到控制台这是很难的，因为作业是提交到yarn的集群上，所以，去yarn集群上看日志是很麻烦的，但是又需要看print的信息，方便调试或者别的目的。Spark日志确切的存放路径和部署模式相关，如果是YARN模式，最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具（yarn logs
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2023-05-24 16:36:33
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本问主要通过java代码实现spark的高级算子功能1 aggregateBykey// aggregateByKey，分为三个参数// reduceByKey认为是aggregateByKey的简化版// aggregateByKey最重要的一点是，多提供了一个函数，Seq Function// 就是说自己可以控制如何对每个partition中的数据进行先聚合，类似于mapreduce中的，ma
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2024-08-08 08:48:53
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降解是聚合物加工过程中经常会出现的缺陷，本文结合聚合物降解发生的原因分析，介绍聚合物加工过程中降解发生的可能性及其预防。聚合反应是由单体合成聚合物的反应过程。有聚合能力的低分子原料称单体。一种单体的聚合称均聚合反应，产物称均聚物。两种或两种以上单体参加的聚合，则称共聚合反应，产物称为共聚物(共聚物又分为无规共聚物、接枝共聚物和嵌段共聚物)。实际上聚合物在热加工过程中，如果单体增多，预示聚合物已经出
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2024-05-13 22:18:22
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Spark Key-Value 聚合类算子解析1. combineByKey() 算子Spark 所有聚合算子都是在 combineByKeyWithClassTag 的基础上实现的，combineByKey 是Spark的一个最通用的聚合算子。def combineByKey[C](
createCombiner: V => C,
mergeValue: (C, V) =&
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2023-10-05 16:10:53
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聚合查询在Apache Spark中是数据分析的核心功能之一，能够帮助开发者从大量数据中提取有价值的信息。解决“聚合查询Spark”问题的过程涉及备份与恢复策略，并且需要对潜在的灾难场景进行充分的考虑。下面是我整理的解决方案，详细描述了整个流程。
## 备份策略
首先，我们需要制定一个完善的备份策略，以确保在发生数据丢失或错误时能够快速恢复。备份的过程可以通过下图来展示：
```mermai
# Spark 聚合函数
在 Spark 中，聚合函数是一种非常重要的数据转换和分析工具。它们允许我们对数据集进行汇总、分组、统计等操作，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将介绍 Spark 中常用的聚合函数，并提供相应的代码示例。
## 聚合函数的基本概念
聚合函数是对数据集中的若干行数据进行合并操作，生成一行或多行结果。在 Spark 中，聚合函数通常与分组操作结合使用，可以对分组后的数
原创
2023-07-25 17:42:03
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# 如何在 Spark 中实现集合的聚合
在大数据开发中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了强大的数据抽象和丰富的操作，可以用来处理大规模的数据集。今天，我们将探讨如何在 Spark 中进行集合（Set）的聚合操作。本文将详细说明方法的流程、每一步需要执行的代码，并附上注释以便于理解。
## 流程概览
在我们开始之前，下面是实现 Spark 聚合集合的步骤概述
聚合查询什么是聚合函数？用于汇总的函数称为聚合函数。所谓聚合，就是将多行汇总为一行。实际上，所有的聚合函数都是这样，输入多行输出一行。常用的聚合函数计算表中数据的行数SELECT COUNT(*) FROM Product;想要计算表中全部数据的行数时，可以像SELECT COUNT(*) 这 样使用星号。但是如果想列出某列非空的行数时，要用该列作为COUNT函数的参数。意思就是说，COUNT并不
# Spark DataFrame 聚合学习指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。对于初学者而言，单一的数据结构 `DataFrame` 提供了一种表格化的数据格式，非常适合进行聚合操作。本文将详细讲解如何使用 Spark DataFrame 进行聚合，从流程到具体代码逐步解析。
## 聚合操作流程
在 Spark DataFr
原创
2024-08-12 04:10:29
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# 在Spark中实现Array聚合
在大数据处理中，Apache Spark是一个引人注目的工具，而处理数组（Array）的聚合则是Spark工作的一个重要任务。本文将引导您一步一步地实现Spark Array的聚合，适合刚入行的小白。
## 流程概述
以下是实现Spark Array聚合的步骤，以及每一步的详细说明。
| 步骤 | 操作 |
原创
2024-10-28 04:06:59
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## Spark聚合函数：提取数据洞察的强大工具
在大数据处理领域，Spark是最受欢迎的开源分布式计算框架之一。Spark提供了丰富的API和功能，使得在处理大规模数据集时变得更加简单和高效。其中，Spark的聚合函数（Aggregate Functions）是一种非常强大的工具，可以用于执行各种数据统计和分析任务。
### 什么是Spark聚合函数？
在Spark中，聚合函数是一种用于对
原创
2023-08-03 08:01:16
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# 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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除了shuffle相关的算子有优化原则之外，其它的算子也都有着相应的优化原则： 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey。详情见“Spark优化(五)：使用map-side预聚合的shuffle操作”。使用mapPartitions替代普通map。mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数
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2024-05-29 09:51:54
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1.mapmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素。/**
* map算子案例，将集合中每一个元素乘以2
*/
public static void map(){
//创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("map").setMaster("local");
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2023-12-06 19:26:18
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注意：需要引入spark-hive的依赖 目录第一部分:自定义函数（常用的一些窗体函数）第二部分：自定义聚合函数（弱类型）第三部分：自定义聚合函数（强类型）package com.spark.self
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object UdfDemo {
def main(args: Array[String]):
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2023-11-27 11:46:06
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UDAF:用户自定义聚合函数。实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类Java代码：SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("udaf");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQL
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2023-11-10 06:28:07
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GMA的架构 文中的的全局运动聚合（GMA）模块包含在阴影框中，这是RAFT的一个独立附加模块，具有较低的计算开销，可显著提高性能。它将视觉上下文特征和运动特征作为输入，并输出聚合的运动特征，这些特征在整个图像中共享信息。然后将这些聚合的全局运动特征与局部运动特征和视觉上下文特征连接起来，由GRU解码为
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2023-08-18 19:01:42
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SQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统语言，用于对数据库中的数据进行查询和管理。GROUP BY语句和聚合函数是SQL中的两个重要概念，用于对数据进行分组和计算。1、GROUP BY语句GROUP BY语句用于将查询结果按照指定的列进行分组。这样可以将数据按照不同的维度进行聚合，得到更有意义的结果。GROUP BY语句通常与聚合函数一起使用，以便在每个分组中计算汇总数据。语法 GROUP BY
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2023-09-21 10:28:13
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一、基本操作demo# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame#第一个是放在df里面的随机数据，第二个是索引，也叫行，第三个叫列
df1=pd.DataFrame(
np.random.randn(4,4),
index=list('a
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2023-09-03 21:32:19
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