背景 为什么需要调优？？ 程序都是能跑的，集群还是那个集群，但是有可能另外一个会调优的人和你写的代码的运行的速度要几倍甚至几十倍1.开发调优1.1 原则一：避免创建重复的RDD我们有一份数据 ，student.txt 第一个需求 ：wordCount val stuRDD = sc.textFile(“e://sparkData//student.txt”) 第二个需求：算有多少个学生 val s
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2024-06-21 09:18:38
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Spark distinct
原创
2022-12-28 15:30:30
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# 如何实现Spark中的count distinct
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要对大规模数据进行处理的情况。在Spark中，如果我们需要对数据进行去重并计算唯一值的数量，通常会使用count distinct方法。在这篇文章中，我将教你如何在Spark中实现count distinct操作。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-05-05 05:33:01
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# Spark Distinct 优化：提高数据去重效率
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。使用 Spark 时，`distinct` 操作是常见的需求之一，用于从数据集中去除重复项。然而，`distinct` 操作的性能可能会受到数据规模和集群资源配置的影响。本文将探讨 `distinct` 方法的优化策略，并通过代码示例来演示如何提高去重效率。
#
原创
2024-08-27 04:21:26
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文章目录预备 数据和执行语句Expand第一次HashAggregateShuffle and Second HashAggregate最后结果性能原文 预备 数据和执行语句SELECT
COUNT(*),
SUM(items),
COUNT(DISTINCT product),
COUNT(DISTINCT category)
FROM orders;假设源数据分布在
Spark SQL 中的 `DISTINCT` 语法是用于从查询结果中剔除重复记录，获取唯一的数据集。这在数据处理和分析时尤其重要，因为它能帮助减少冗余的信息，使得后续的操作更加高效。例如，在处理用户行为数据时，我们可能只希望获得每个用户唯一的访问记录。
## 协议背景
在现代大数据处理和仓库中，Spark SQL 具备强大的数据处理能力，利用 Spark 的分布式计算能力，能够快速地对海量数
1.Spark的一些基本名词解释ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。 Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。 Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
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2023-10-05 16:16:27
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MapReduce基于MapReduce编程思想的spark运行程序，仍然是以先运行map端程序，将map程序处理的结果溢写到磁盘，然后执行reduce端程序进行shuffle操作，对map端处理结果进行处理，得到最终结果。
spark driver端将程序创建成job后，通过DAGSchduler将其转换为DAG，然后根据shuffle算子，将其切分为多个stage，stage保证多个任务，形成
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2023-11-18 21:19:08
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# Spark中的Distinct操作与内存溢出问题
在使用Apache Spark进行大数据处理时，`distinct`操作是一个常用的功能。它可以用于去除数据集中的重复记录。但同时，使用`distinct`也可能引发内存溢出（Out Of Memory，OOM）的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供解决方案及代码示例。
## 什么是Distinct？
在Spark中，`distinct
原创
2024-09-06 06:23:02
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# Spark优化 count distinct 的探索
在大数据处理和分析过程中，如何高效地计算唯一值的数量是一个常见的需求。尤其是在使用 Apache Spark 进行数据处理时，由于其强大的分布式计算能力，如何优化 `count distinct` 操作就显得尤为重要。本文将探讨如何在 Spark 中优化 `count distinct` 的操作，并通过代码示例和状态图来加深理解。
##
原创
2024-09-02 03:18:31
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# Spark Count Distinct List 及其应用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源框架，它提供了快速、易于使用的集群计算能力。在处理大规模数据集时，我们经常需要对数据中的不同元素进行计数，特别是当涉及到去重计数时。本文将介绍如何使用 Spark 进行去重计数，并展示如何将结果可视化为饼状图。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 Apache
原创
2024-07-27 10:23:33
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Spark--优化总结：优化方向RDD/代码调优1.尽可能复用RDD2.保证对一个RDD执行多次算子操作时，这个RDD本身仅仅被计算一次。3.尽量避免使用shuffle类算子4.使用高性能的算子5.广播变量参数调优1.num-executors →==executors数量==2.executor-memory→==executors内存==3.executor-cores→==executor
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2024-06-21 10:26:24
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/
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2023-12-27 22:49:07
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spark优化总结:一、spark 代码优化六大代码优化:
避免创建重复的RDD
尽可能复用同一个RDD
对多次使用的RDD进行持久化
尽量避免使用shuffle类算子
使用map-side预聚合的shuffle操作
使用高性能的算子
广播大变量
使用Kryo优化序列化性能
优化数据结构
使用高性能的库fastutil1. 对多次使用的RDD进行持久化同常内存够的
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2023-12-13 01:52:01
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文章目录概述1. Storage模块解析1.1 架构角度1.1.1 通信层架构1.1.2 存储层架构1.1.3 数据块1.2 小结1.2.1 BlockManager和BlockManagerMaster的创建1.2.2 MemoryStore和DiskStore的创建1.3 BlockManager运行实例1.3.1 从 Application 启动的角度来观察BlockManager1.3.
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2023-09-22 18:19:52
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由于大多数spark的计算都是内存计算，因此在spark集群中有以下瓶颈：CPU,网络带宽还有内存。如果内存足够的话，主要可能就是网络带宽。目前主要有两种调优方案：数据序列化和内存调整。1. 数据序列化序列化在任何分布式应用中都有举足轻重的作用，如果对象被序列化很慢或者序列化后的格式很大，会大大的降低计算的性能。通常来说，这应该是你调优spark应用性能首先要做的事情。spark 提供了两种序列化
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2023-08-08 15:52:54
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一 spark常用的join形式： 1 broadcast hash join （小表 大表 join）1.1）没有加hint, 满足如下条件，也会产生broadcast join： 1）被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，如果没有配置，则默认是10M。 &nb
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2023-08-31 15:49:16
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我们稍做修改
select partition_date,count(user_id),
count(distinct if(user_is_new = 1, user_id, 0)) --注意新增用户量的统计,加了distinct去重
from dw.nice_live_dw_user_active_day
where location_city like '%xxx%' and parti
# 如何在Spark中实现“count distinct collect set”
在处理大数据时，我们常常需要对某些字段进行去重统计。Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，能够帮助我们高效地完成这项任务。本文将向你展示如何在Spark中使用`count distinct`和`collect_set`这两个函数来实现这个目标。
## 整体流程
下面是实现“count disti
原创
2024-09-03 03:34:17
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scala中的函数一些用法trim 开头和结尾的空白忽略map 对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象filter 过了scala 特殊符号用法::: 三个冒号运算符(list的连接操作):: 两个冒号运算符：表示普通元素与list的连接操作_N下划线数字运算符：用于访问元组的第N个元素，N的取值从1开始(元组的元素类型可以不同。)<- 用于遍历集合对象=> 匿名函数
