目录前言转换算子一、Value类型1. map2. mapPartitions3. mapPartitionsWithIndex4. flatMap5. glom6. groupBy7. filter8. sample9. distinct10. coalesce11. sortBy二、双Value类型1. intersection2. union3. subtract4. zip三、K-V类型
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2023-06-09 22:40:17
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本系列笔记主要参考《Spark权威指南2.X》，主要学习在Spark2.X中的DataFrame和DataSet等结构化API。一些Spark的基础知识，可以参考之前我断断续续的学习笔记：《Spark快速大数据分析》- Spark应用运行原理 文章目录1. 结构化API简介1.1 DataSet与DataFrame1.2 行、列、模式与Spark类型2. 结构化API执行逻辑Reference 1
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2023-10-29 16:48:09
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RDDRDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看
原创
2023-05-19 12:54:00
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摘要：在Spark开发中，由于需要用Python实现，发现API与Scala的略有不同，而Python API的中文资料相对很少。每次去查英文版API的说明相对比较慢，还是中文版比较容易get到所需，所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版，并亲测Demo的代码。在此记录一下，希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料，对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助。官网地
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2023-09-29 10:09:10
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概述1.什么是Spark?Spark是一个快速且通用的集群计算平台。扩充了流行的Mapreduce计算模型，是基于内存的计算，它的设计容纳了其他分布式系统拥有的功能，批处理，迭代式计算，交互查询和流处理，并且提供了Python,java,Scala,SQL的API和丰富的内置库，而且还和其他的大数据工具整合的很好，包括hadoop,kafka等。2.发展历史诞生于2009年，加州大学
Spark RDD 常用算子解析一、转换算子 Transformation（lazy）二、动作算子 Actions（non-lazy）三、实例解析 一、转换算子 Transformation（lazy）对于转换操作，RDD的所有转换都不会直接计算结果。 Spark仅记录作用于RDD上的转换操作逻辑，当遇到动作算子（ Action）时才会进行真正计算。RDD常见转换算子如下表：Transforma
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2023-08-11 20:38:05
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常用APIclass pyspark.StorageLevel(useDisk, useMemory, useOffHeap, deserialized, repli
原创
2022-12-04 07:38:44
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1.Transformations转换算子Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。filter：过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。map：将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。输入一条，输出一条数据。flat
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2023-09-20 21:22:58
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Transformation转换算子Value类型map映射def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]mapPartitions以分区为单位执行mapdef mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)
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2021-02-03 18:38:40
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# Spark 常用函数科普
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理引擎，支持多种编程语言，广泛应用于大数据处理与机器学习。对于数据科学家和工程师来说，熟练掌握 Spark 的常用函数可以大大提高工作效率。本文将介绍一些常用的 Spark 函数，提供代码示例，并且展示如何通过可视化工具理解数据。
## Spark 常用函数
### 1. `show()`
该函数用于显示 Dat
保存dataframe到本地或hdfs df.write.csv(“1.csv”) df.write.csv(“file:/home/dir”) df.coalesce(1).write.csv(“1.csv”) df.coalesce(1).write.format(“com.databricks.spark.csv”).save(“/data/home/sample.csv”) df...
原创
2022-11-02 09:49:37
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# 如何实现 Spark 常用版本
在数据工程和大数据领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式数据处理框架。对于刚入行的小白来说，了解如何安装和使用 Spark 是一项基础而又重要的技能。本文将为你详细介绍如何实现 Spark 常用版本的步骤。
## 操作流程
以下是实现 Spark 常用版本的步骤：
| 步骤 | 描述
概述
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明.但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的
Spark day01
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1.什么是Spark？与MR的区别？
Spark是开源的通用的计算框架，目的是为了使数据分析更快。MR也是计算框架。
区别？
1).MR是基于磁盘迭代，Spark是基于内存迭代。
2).Spark中有DAG有向无环图。
3).MR中只有map,r
如果你是Java开发，还使用过 jdk1.8 的 storm 算子，RDD的常用算子理解起来就不难了。1.Transformationspark 常用的 Transformation 算子如下表：Transformation 算子Meaning（含义）map(func)对原RDD中每个元素运用func函数，并生成新的RDDfilter(func)对原RDD中每个元素使用func函数进行过滤，并生成
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2023-08-10 15:49:45
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文章目录说明分享接口说明mapfilterflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexmapWithflatMapWithcoalescerepartitionrandomSplitglomunion并集distinct总结 说明本文记录一部分Spark RDD接口Scala代码实现。分享大数据博客列表接口说明map对RDD中的每个元素执行一个指定函数产生
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2023-12-11 13:19:24
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初识spark，需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用。本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点，并提供了解新的API接口使用的方法。例子代码全部使用python实现。1. 数据源准备准备输入文件：$ cat /tmp/in
apple
bag bag
cat cat cat启动pyspark：$ ./spark/bin/pyspark使用textFile创建RDD:>>&
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2023-10-08 09:39:15
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1. RDD操作详解启动spark-shellspark-shell --master spark://node-1:70771.1 基本转换1) map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala>
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2023-08-09 20:36:47
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一、算子分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 A
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2021-01-23 18:28:00
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聚合函数分为两类，一种是spark内置的常用聚合函数，一种是用户自定义聚合函数UDAF不带类型的UDAF【较常用】继承UserDefinedAggregateFunction定义输入数据的schema定义缓存的数据结构聚合函数返回值的数据类型定义聚合函数的幂等性，一般为true初始化缓存更新缓存合并缓存计算结果import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon
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2023-08-07 21:52:57
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