#yarn-spark计算集群搭建-----yarn用于计算资源分配，spark进行计算1.首先我们们先了解一下yarn： 官方说法就是，任务调度与资源管理 ——分布式资源管理框架。 简单理解以下就是，我们想要计算，而且把很多台计算机连到了一起，但是我们总不能计算的时候让一部分满负荷一部分没事干吧，所以这时候就能体会到yarn的作用了，他会了解以下当前所有计算机的使用情况，然后根据实际情况指挥每台
# 使用 PySpark 将数据写入 Doris 的步骤指南
在大数据处理的过程中，使用 PySpark 将数据写入 Doris（也称为 Apache Doris）是一种常见的需求。以下将为你详细介绍整个流程，帮助你顺利实现这一目标。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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年底啦～2022年即将走到尾声，不过袋鼠云对产品品质的坚持始终如一，这段时间我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如新增任务告警，进行了Connector相关功能优化，以及支持跨时间分区圈群等。以下为袋鼠云产品功能更新报告第三期内容，更多探索，请继续查阅。离线开发平台1.任务诊断用户痛点：任务一直在等待提交或者等待运行，用户看不到原因，不知道该如何处理能让任务尽快跑起来；任
因为公司要处理流量数据，其中设计到了会话id的处理，从而需要用spark来实现这一功能。 而公司的数仓是基于Doris搭建的，这就涉及到了spark读写Doris，简单来说一下spark读写Doris具体的实现方案01jdbc读写 因为Doris支持mysql协议，所以可以直接通过spark使用jdbc的方式来读写Doris.Pom相关
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2023-11-23 10:07:30
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如题，磨蹭了好几天总算把这个需求整明白了，写篇笔记整理一下自己的思路，也希望能给大家带来帮助。 第一次看到json日志数据的我内心是崩溃的，但是不用担心，json日志每一条记录的存储都是遵循一定的结构规则，只要你是从生产化的hdfs上获取数据，相信也是这样的。一上来就直接整代码不是一种良好的学习方式，因此在正式讲解如何将这种日志数据结构化之前，要先理解两种spark中的数据结构:RDD和
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2024-04-02 22:33:44
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文章目录2.PySpark——RDD编程入门2.1 程序执行入口SparkContext对象2.2 RDD的创建2.2.1 并行化创建2.2.2 获取RDD分区数2.2.3 读取文件创建2.3 RDD算子2.4 常用Transformation算子2.4.1 map算子2.4.2 flatMap算子2.4.3 reduceByKey算子2.4.4 WordCount回顾2.4.5 groupBy
Python大数据处理库 PySpark实战二Pyspark建立Spark RDDpyspark shellVScodeJupyter notebook动作算子变换算子 Pyspark建立Spark RDD每个RDD可以分成多个分区，每个分区可以看作是一个数据集片段，可以保存到Spark集群中的不同节点上RDD自身具有容错机制，且是一种只读的数据结构，只能通过转换生成新的RDD；一个RDD通过分
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2023-10-19 22:51:15
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1 SparkSession 执行环境入口2 构建DataFrame2.1 由rdd构建 (StructType、StructField)2.2 由pandas.DataFrame构建2.3 由外部数据构建2.3.1 text数据源2.3.2 json数据源2.3.3 csv数据源3 DataFrame 操作3.1 SQL风格3.2 DSL风格3.2.1 df.select() 指定查看某列3.
（1）UDF的方式清理数据import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import re
import json
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.functions import udf
from
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2024-03-31 11:45:41
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# 使用 PySpark 与 MongoDB 的连接与应用
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。而 MongoDB 作为一种高性能的 NoSQL 数据库，因其灵活性和可扩展性而受到开发者的青睐。结合 PySpark 和 MongoDB，可以实现高效的数据处理和分析。本篇文章将介绍如何使用 pyspark-mongo 的 JAR 驱动来实现两者
系统可能在第一次使用某个类时加载该类，也可能采用预加载机制来加载某个类。本节将会详细介绍类加载、连接和初始化过程中的每个细节。JVM 和类当调用 java 命令运行某个 Java 程序时，该命令将会启动一个 Java 虚拟机进程，不管该 Java 程序有多么复杂，该程序启动了多少个线程，它们都处于该 Java 虚拟机进程里。正如前面介绍的，同一个 JVM 的所有线程、所有
Oracle表驱动以及如何确定表驱动驱动表普遍认为是由SQL语句的写法决定的，简单的说，就是FROM语句后面的表列表中的最后一个。由于SQL语句是从后向前进行分析，Oracle会根据FROM语句从后到前将各个表依次连接起来。 SQL> CREATE TABLE T1 AS SELECT * FROM USER_TABLES; 表已创建。 SQ
Python Spark安装及配置步骤
一、scala安装
scala下载路径
https://www.scala-lang.org/files/archive/
1、下载安装包
muyi@master:~$ wget http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.12.7.tgz
2、解压文件到根目录
tar xvf '/home/muyi/De
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2024-03-12 17:09:18
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有了 Jupyter、PyHamcrest，用一点测试的代码把它们连在一起，你就可以教任何适用于单元测试的 Python 内容。关于 Ruby 社区的一些事情一直让我印象深刻，其中两个例子是对测试的承诺和对易于上手的强调。这两方面最好的例子是 Ruby Koans，在这里你可以通过修复测试来学习 Ruby。要是我们能把这些神奇的工具也用于 Python，我们应该可以做得更好。是的，使用&
目录了解一下什么是笛卡尔积驱动表和被驱动表内连接外连接（常用）左连接（左外连接）右连接（右外连接）全连接 where和on的区别了解一下什么是笛卡尔积假设集合A={a,b}，集合B={c,d}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,c),(a,d),(b,c),(b,d)};对于没有【条件约束】的两张表进行关联查询，如select * from t1,t2，就是从t1中一条条的选取数据，然后全量
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2024-01-02 11:20:14
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目录一、前言二、简单使用1）连接 StarRocks2）创建数据库3）创建表4）建表语句说明1、排序键2、字段类型3、分区分桶4、数据模型5、索引6、ENGINE 类型7、修改表结构三、表设计1）列式存储2）稀疏索引3）列级索引4）数据模型1、明细模型 (Duplicate Key Model)2、聚合模型 (Aggregate Key Model)3、更新模型 (Unique Key Model
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2023-12-25 06:10:13
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Doris集群机器规划以下是Doris集群的服务器规划配置信息，目前采用3节点混部模式。FE3个实例，BE3个实例，构成最低配集群。服务器名服务器IP角色Doris-node0110.19.162.103FE、BEDoris-node0210.19.162.104FE、BEDoris-node0310.19.162.106FE、BEDoris简介官网：首页 - Apache Doris核心组件简介
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2024-05-14 14:33:29
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参考资料 [1] MySQL体系架构简介 [2] MySQL 整体架构一览 目录1. 路径2. 文件3. 配置4. 逻辑系统架构4.1 应用层4.2 MySQL 服务层4.3 存储引擎层5. SQL SELECT语句执行过程第1步：Connectors ：客户端/服务端通信协议第2步：查询缓存第3步：Analyzer分析器第4步：Optimizer优化器：查询优化第5步：查询执行引擎Actuato
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2023-07-30 14:41:13
549阅读
Doris 高可用集群的部署 一、主机规划IP主机名安装包10.207.228.64doris-1FE、BE、Broker10.207.228.194doris-2FE、BE、Broker10.207.228.197doris-3FE、BE、Broker二、JDK 部署(1) 下载安装包jdk-8u301-linux-x64.tar.gz(2) 解压tar -xf jdk-8
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2023-10-26 05:32:38
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文章目录array_distinct(col)array_except(col1, col2)array_intersect(col1, col2)array_sort(col)array_union(col1, col2)collect_list(col)collect_set(col)concat(*cols)、concat_ws(sep, *cols)countDistinct(col,
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2023-06-09 12:31:08
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