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
UDAF简介UDAF（User Defined Aggregate Function）即用户定义的聚合函数，聚合函数和普通函数的区别是什么呢，普通函数是接受一行输入产生一个输出，聚合函数是接受一组（一般是多行）输入然后产生一个输出，即将一组的值想办法聚合一下。UDAF的误区我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的，实际上UDAF可以跟group by一起使用，也可以不跟gro
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2024-06-12 15:06:21
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UDAF简介UDAF（User Defined Aggregate Function）即用户定义的聚合函数，聚合函数和普通函数的区别是什么呢，普通函数是接受一行输入产生一个输出，聚合函数是接受一组（一般是多行）输入然后产生一个输出，即将一组的值想办法聚合一下。UDAF的误区我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的，实际上UDAF可以跟group by一起使用，也可以不跟gro
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2024-06-10 12:14:20
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目录将程序打成jar包上传任务On Yarn两种模式对比（client模式和cluster模式）将每条数据写到MySQL，对比每种方式的不同（为什么有了foreach还需要有foreachPartition）记一些有意思的算子MapPartitionforeachPartitionreduceByKey和groupByKey的区别 将程序打成jar包上传任务import org.apache.h
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2024-06-07 05:47:10
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1、reduceByKey(func):功能是使用func函数合并具有相同键的值。2、groupByKey()：功能是对有相同键的值进行分组，比如有四个键值对("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5)采用groupByKey()后结果为：("spark",(1,2)),("hadoop",(3,5))3、keys：返回的是键值对的键列表，rd
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2023-10-26 17:35:07
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文章目录一、提出任务二、涉及知识点1、开窗函数概述2、开窗函数格式三、完成任务（一）新建Maven项目（二）添加相关依赖和构建插件（三）创建日志属性文件（四）创建分组排行榜单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到数据集2、定义成绩样例类3、导入隐式转换4、创建成绩数据集5、将数据集转换成数据帧6、基于数据帧创建临时表7、查询临时表，实现分组排行榜8、显
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2023-10-05 16:44:03
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# 使用 Spark 实现分组排序
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。对于新手开发者来说，了解如何在 Spark 中进行分组排序是一个重要的任务。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你掌握 Spark 中的分组排序。
## 流程概述
实现分组排序的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
GroupingComparator在hadoop的mapreduce编程模型中，当在map端处理完成输出key-value对时，reduce端只会将key相同的到同一个reduce函数中去执行。但是，当使用java对象为key时，如何判断Java对象是同一个key呢，这时候就需要GroupingComparator，利用该类中的compare方法，根据自己的需求，设定key相同的条件，从而放入同
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2024-10-08 16:56:32
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# Spark 分组拼接的应用与示例
## 前言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛应用于大规模数据处理和分析。本文将探讨 Spark 中的分组拼接技术，通过具体的代码示例帮助读者深入理解这一概念。同时，我们将通过类图与流程图来展示相关的结构和流程，增强理解的深度。
## 什么是分组拼接
分组拼接（Group and Concatenate）是一种对数据集进行分组后
# Spark 分组统计入门指南
在数据分析中，经常需要对数据进行分组统计。在 Spark 中，这个操作可以通过 DataFrame 或 RDD 来完成。本文将带你逐步了解如何在 Spark 中实现分组统计，特别是通过 DataFrame API。我们将通过一个简单的示例来具体说明。
## 流程概览
下面是实现 Spark 分组统计的主要步骤：
| 步骤 | 描述
目录1、第一种实现方式（采用groupByKey API）2、第二种实现方式（采用两阶段聚合优化）3、第三种实现方式（只获取每个分区的前N个数据）4、第四种实现方式（采用aggregateByKey API）5、第五种实现方式（采用二次排序实现）待更新代码中使用的源数据groupsort.txt内容如下aa 78
bb 98
aa 80
cc 98
aa 69
cc 87
bb 97
cc 86
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2023-08-17 17:32:04
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目录前言方式1：采用groupByKey方式2：采用两阶段聚合优化方式3：先获取每个分区的TopN，后获取全局TopN方式4：采用aggregateByKey优缺点结语 前言在实际开发过程中，我们会经常碰到求TopN这样常见的需求，那在Spark中，是如何实现求TopN呢？带着这个问题，就来看一下TopN的实现方式都有哪些！方式1：采用groupByKey思路：按照key对数据进行聚合（grou
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2023-10-29 09:54:34
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1.combineByKey实现（1）使用combineByKey函数对数据进行聚合，同时维护一个最大堆（MaxHeap）作为累加器。 （2）在combineByKey函数中，对每个key的value进行比较，保留TopN的元素。 （3）最后使用collect函数收集每个key的TopN结果。 import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
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2024-10-26 19:55:31
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最近在使用Spark进行一些日志分析，需要对日志中的一些(key,value)型数据进行排序，并取出value最多的10条数据。经过查找资料，发现Spark中的top()函数可以取出排名前n的元素，以及sortBy()函数可以对(key,value)数据根据value进行排序，原以为一切都很好解决，但是实际情况并没有得到想要的结果数据，研究了部分源码，才最终达到了想要的数据，特在此备注和分享。&n
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2023-11-27 10:17:52
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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1.首先打开spark 命令： bin/spark-shell 2.在spark中创建一个文件夹，在里面创建2个TXT文件 3 执行命令 sc 是上下文执行文件 textFile(“input”)是指定文件夹，.flatMap(.split(" ")) 是进行分组 .map((,1))是一种转化结构，.reduceByKey(+)是分组聚合 .collect打印结果 scala> sc .t
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2023-06-09 15:10:18
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合
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2023-11-10 16:58:17
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自定义排序（重要）spark中对简单的数据类型可以直接排序,但是对于一些复杂的条件以利用自定义排序来实现import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//自定义排序
object CustomSortTest {
def main(args: Array[String]): Uni
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2024-03-06 03:22:09
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在大数据处理的领域，`Spark SQL 分组排序`是一个非常常见且重要的问题。这项技术允许我们对数据进行分组和排序，以便从中提取有价值的信息和洞见。本文将深入探讨解决`Spark SQL 分组排序`问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理以及最佳实践。
## 环境预检
在构建`Spark SQL`的环境之前，我们需要确保我们的系统满足特定要求。以下是我们所需的系统要求
数据分组
一个常见的使用方式是按键分组我们的数据-例如，查看所有的客户订单。
如果我们的数据已经有key了，那么groupByKey()会使用key来分组我们的数据。在一个RDD上key的类型是K，value的类型是V，我们得到一个RDD的类型是[K,Iterable[V]]。
groupBy()用在未成对的数据或者当前key除了相等之外的其他
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2023-11-19 20:30:44
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