RDD(弹性分布式数据集)RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD 具有数据流模型的特点： 自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD 允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓 存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。可以从三个方面来理
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2024-03-30 20:50:13
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# Spark Java Dataset 使用入门
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于分布式数据处理、机器学习和数据分析等场景。Spark 的核心理念是以分布式方式处理大规模数据，并采用了多种编程接口，其中之一就是 Dataset。本文将介绍如何在 Spark 中使用 Java Dataset，并通过具体的代码示例进行说明。
## 什么是 Dataset？
Da
# SPARK 数据集与 Java 程序示例
在大数据时代，数据集的收集和分析显得尤为重要。SPARK 数据集是一个被广泛使用的开源数据集，通常用于测试和开发大型数据处理应用程序。本文将重点介绍 SPARK 数据集的基本概念，使用 Java 进行数据处理的基本示例，并通过甘特图和流程图帮助理解过程。
## 一、SPARK 数据集简介
SPARK（Scalable Processing of
原创
2024-10-31 09:06:40
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文章目录DatasetDataset 底层（InternalRow）DataFrame通过隐式转换创建 DFDataset 和 DataFrame 的异同DataFrame 就是 Dataset[Row]Row 是什么？DataFrame 和 Dataset 之间的相互转换如何理解 RDD、DataFrame 和 Dataset（总结） DatasetDataset 是一个强类型，并且类型安全的
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2023-09-24 07:05:55
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列的选择select来个例子边看边说：1. scala> val df = spark.createDataset(Seq(
2. ("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6))
3. ).toDF("key1","key2","key3")
4. df: org.apache.spark.sql.DataFrame =
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2023-11-04 10:09:04
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定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
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2024-03-04 22:52:24
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
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2024-01-18 22:48:56
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通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
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2024-03-10 15:30:48
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Apache Spark以一种快速的步伐发展，包括其变化和编程API的添加。最引起混乱的变化之一大概是数据的表示（使用哪种数据集，例如 RDD, DataFrame, DataSet）。Spark 1.0使用RDD API但是在过去12个月里，两个新的可供选择的且不相容的API也被推出。Spark 1.3推出了完全不同的DataFrame API和最近在Spark 1.6发行版推出了Dataset
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2024-05-09 13:20:40
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文章目录一、前言二、创建SparkSession三、DataSet/DataFrame的创建四、DataSet 基础函数五、DataSet 的 Actions 操作六、DataSet 的转化操作七、DataSet 的内置函数八、例子：WordCount 一、前言Spark的发展史可以简单概括为三个阶段，分别为：RDD、DataFrame 和DataSet。在Spark 2.0之前，使用Spark
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2024-07-02 07:29:56
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# 实现“spark dataset 依赖 java”的步骤
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个 Maven 项目 |
| 2 | 添加 Spark 依赖 |
| 3 | 编写 Java 代码 |
| 4 | 编译和运行代码 |
## 详细步骤
### 步骤1：创建一个 Maven 项目
首先，我们需要创建一个 Maven 项目，
原创
2024-04-29 06:06:58
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RDD：弹性分布式数据集，是只读的分区记录集合；Spark最核心最精髓的部分，spark将所有数据都抽象成RDD。RDD是一个能够让用户可以准确的将中间结果数据持久化到内存中的一个可容错的并行数据结构，可以控制(RDD数据集) 分区，优化数据存储，并且有一组丰富的操作集可以操作这份数据。RDD的获取：从共享的文件系统获取(如：HDFS)；通过已存在的RDD转换。RDD操作：作用于RDD上的Oper
在Apache Spark中，创建Dataset是进行数据处理的关键步骤，特别是在Java环境下。本文将详细记录如何在Java环境中创建Spark Dataset的过程，包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。
## 环境准备
要成功创建Spark Dataset，首先需要准备合适的软硬件环境。
### 软硬件要求
| 项目 | 要求
前面有说道spark-streaming的简单demo，也有说到kafka成功跑通的例子，这里就结合二者，也是常用的使用之一。1.相关组件版本 首先确认版本，因为跟之前的版本有些不一样，所以才有必要记录下，另外仍然没有使用scala,使用java8,spark 2.0.0,kafka 0.10。2.引入maven包 网上找了一些结合的例子，但是跟我当前版本不一样，所以根本就成功
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2024-09-29 09:25:53
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spark 直接通过 object 创建 dataset: sparkSession.createDataset(Seq(obj1, obj2, obj3...)) spark 创建空 dataset: sparkSession.emptyDataset[类名] ...
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2021-10-22 14:34:00
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演示这
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2023-08-18 18:47:46
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