概述本文讲述如何使用checkpoint来保存rdd，并读取还原rdd的数据。checkpoint简介checkpoint可以把rdd持久化到磁盘上，可以是本地磁盘也可以是外部存储系统(比如：hadoop文件系统)。要注意的是：在rdd进行checkpoint时，会先把rdd的血缘(lineage)去掉。另外：在大数据量的情况下，保存和读取rdd数据也会十分消耗资源。所以，是选择使用checkpo
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2024-02-27 20:24:12
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文章目录一、数据结构——RDD二、RDD实现World Count三、算子1、转化算子transcation2、动作算子action3、引起shuffle过程的Spark算子四、宽窄依赖五、RDD缓存1、级别2、cache()、persist()、checkpoint()区别六、广播变量和累加器1、广播变量2、累加器 一、数据结构——RDD什么是RDD? RDD（Resilient Distr
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2024-08-16 13:49:52
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### 如何在 Spark 中实现 "Count Over"
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。特别是在处理数据分析时，我们常常需要计算特定列的总体计数，例如使用 SQL 中的 "COUNT OVER" 语句。今天，我将为刚入行的小白同事们详细讲解如何在 Spark 中实现这个功能。
#### 整体流程
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
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原创
2024-08-11 04:04:12
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一、reduceByKey和groupByKey的区别1、reduceByKey：按照 key进行聚合，在 shuffle 之前有 combine（预聚合）操作，返回结果是 RDD[k,v]。2、groupByKey：按照 key进行分组，直接进行 shuffle。开发指导：reduceByKey比 groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑。1、reduceByKey(fun
# Spark Count Lazy
Apache Spark is an open-source framework that provides an interface for programming clusters with distributed data processing. One of the key features of Spark is lazy evaluation,
原创
2023-11-26 08:16:30
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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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通过TCP端口9999获取数据，并进行单词计数。
原创
2024-03-18 14:55:27
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1，概念开窗函数与聚合函数一样，都是对行的集合组进行聚合计算。它用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 2，开窗函数格式 函数名(列) OVER(partition by … order by …rows|range)3，具体解释3.1，分类1，聚
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2024-01-28 05:48:20
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1. RDD概述RDD 是 Spark 的计算模型。RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性的分布式数据集合，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集。操作 RDD 就像操作本地集合一样，有很多的方法可以调用，使用方便，而无需关心底层的调度细节。2. RDD的创建Spark Core为我们提供了三种创建RDD的方式，包括：使用
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2024-01-15 16:59:27
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文章目录一、概念二、常用转换算子2.1、map2.2、mapPartitions2.3、mapPartitionsWithIndex2.4、flatMap2.5、glom2.6、groupBy2.7、filter2.8、sample2.9、distinct2.10、coalesce2.11、repartition2.12、sortBy2.13、intersection2.14、union2.15
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2023-07-21 19:25:43
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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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shuffle调优是spark调优的重中之重，在讲解shuffle调优之前，我们首先明确一个概念，什么是shuffle操作？问题：什么是shuffle？答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个st
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2024-07-21 17:06:33
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word count 注意spark的套路： 1. 创建配置配置，创建sparkcontext； 2. 获取数据源； 3. flatmap进行元素独立； 4. filter进行过滤； 5. map封装为元组； 6. reduce进行计数； 按照数量排序 你可以采用一条龙的方式来进行上述实现，感觉那是
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2018-06-08 11:41:00
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2评论
# 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 Count原理科普
Spark Count是一种基于分布式计算框架Spark的计数算法，用于统计数据集中的元素个数。Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它支持在内存中高效地处理大规模数据集。Spark Count算法能够利用Spark的并行计算能力，在集群中同时处理数据，实现高效的计数操作。
### 算法原理
Spark Count算法的原理非常简单，它利用
原创
2024-07-06 04:19:07
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# 如何实现Spark全表count
## 引言
在进行数据处理和分析中，经常需要对大规模数据集进行统计计数。对于Spark这样的分布式计算框架来说，实现全表的count操作是一个常见的需求。在本文中，我将向你解释如何使用Spark来实现这个功能。我会详细介绍整个流程，并提供代码示例和注释来帮助你理解。
## 流程
下面是实现Spark全表count的流程图：
```mermaid
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原创
2024-01-19 09:15:53
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## 如何优化Spark计算中的count操作
### 1. 整体流程
首先，让我们来看一下优化Spark计算中count操作的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(读取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(进行count操作)
C --> D(优化count操作)
D --> E(输出结果)
```
### 2. 具体
原创
2024-05-11 07:19:06
590阅读
# Spark 3 Word Count
## Introduction
In the era of big data, processing and analyzing large volumes of text data has become a common task. One of the fundamental operations in text analytics is word
原创
2023-08-21 05:07:52
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在使用Spark SQL进行数据处理时，`count`函数是最常用的操作之一。这个操作可以帮助我们快速了解数据的规模，以便进行后续的分析和处理。接下来，我们将深入探讨如何解决与“Spark SQL编程count”相关的问题。以下是我们解决过程的详细记录。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保有一个合适的环境来运行Spark SQL。以下是一些基础要求：
- **前置依赖安装**：
