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
#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
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
# 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 |
|---------
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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1、Spark SQL 概述Spark SQL概念Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data.
它是spark中用于处理结构化数据的一个模块Spark SQL历史Hive是目前大数据领域，事实上的数据仓库标准。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-mPnE8yA
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2023-10-10 18:32:14
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概述:总结一下Spark1.5.2+Kafka 0.8+中使用Direct Approach(直接获取的方式)消费Kafka数据开发过程中遇到的各种问题和经验.整合Spring Spark开发中引入Spring可以方便的管理配置信息，数据源等,借助于Scala的单例特性可以创建一个独立的加载Spring IOC容器的工具类,剩下的事情就好办了,在配置文件中完成就可以了,并
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2024-06-11 10:31:18
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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.
文章目录项目场景：问题描述原因分析：分析hive的MV策略如下：hdfs mv原理解决方案：方案一：修改临时目录方案二： 项目场景：spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。问题描述数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时
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2023-07-28 13:46:28
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# PySpark写Hive
在大数据领域，Hive被广泛用于数据仓库和数据分析。作为一个数据仓库，Hive可以通过使用HQL（Hive查询语言）来查询和分析存储在Hive表中的数据。PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种使用Python来处理大规模数据的方式。本文将介绍如何使用PySpark来写Hive。
## 环境设置
在开始之前，我们需要确保已经安
原创
2023-10-12 13:09:52
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（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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我看到了一篇关于数据科学的很棒的文章，标题是PySpark ML 和 XGBoost 完全集成在 Kaggle Titanic 数据集上进行了测试，其中作者介绍了 pyspark 中 xgboost 的用例。我试图按照这些步骤操作，但遇到了 ImportError。安装我已经从 Maven 下载了两个 jar 文件，并将它们放在我的笔记本所在的同一目录中。xgboost4j 版本 0.72xgbo
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2024-01-27 19:27:32
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总览 (SYNOPSIS) tee [OPTION]... [FILE]... 描述 (DESCRIPTION) 把 标准输入 的 数据 复制到 每一个 文件 FILE, 同时 送往 标准输出.
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2019-06-28 10:41:00
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Mysql Proxy Lua读写分离设置一.读写分离说明读写分离（Read/Write Splitting），基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。 1、设置说明Master服务器: 192.168.41
# JavaScript往JSON写入的方法及示例
## 1. 引言
JavaScript是一种广泛应用于Web开发中的脚本语言，它在处理数据时非常灵活。而JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输。在实际开发中，我们经常需要将数据以JSON的格式写入到文件或发送给服务器。本文将介绍如何使用JavaScript往JSON中写
原创
2023-10-18 16:26:15
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**非关系型数据库MONGODB处理特定格式数据非关系型数据库简介平时使用非关系型数据库（hbase、redis、mongodb等nosql数据库），通常会处理一些ppt、word等非规则数据，届时需要使用转码值包或者外部springboot包进行处理，今天主要提及下mongodb是怎么处理或者读写word种类数据数据格式在日常的开发和处理数据etl的过程中，在数据存储阶段（拿hive数据仓库举例
# 使用 jQuery 构建 Session 操作
在现代的 Web 开发中，session 是在用户浏览网页时存储用户信息的重要工具。jQuery 作为一个便捷的 JavaScript 库，可以帮助我们更方便地与服务器进行交互，虽然它本身并不直接提供 session 存储的功能，但我们可以依靠 Ajax 技术将数据发送到服务器以实现此目的。接下来，我将详细讲解如何使用 jQuery 来实现 s
原创
2024-10-19 06:30:20
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在这篇博文中，我将分享如何在Java中将数据写入文本文件的方法。这个过程涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南，以确保我们能高效、灵活地完成这一任务。
### 环境配置
为了顺利进行java写txt操作，我们需要确保以下工具和依赖都已正确配置。
#### 依赖版本表格
| 依赖项 | 版本 |
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