在我们使用JdbcRDD时系统默认的参数如下：sc: SparkContext,getConnection: () => Connection,sql: String,lowerBound: Long,upperBound: Long,numPartitions: Int,mapRow: (ResultSet) => T = JdbcRDD.resultSetToObjectA
原创
2023-05-15 17:04:37
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今天准备将mysql的数据倒腾到RDD。非常早曾经就知道有一个JdbcRDD。就想着使用一下，结果发现却是鸡肋一个。 首先，看看JdbcRDD的定义： * An RDD that executes an SQL query on a JDBC connection and reads results
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2018-03-06 08:07:00
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JdbcRDD图示：代码展示：object JdbcRddDemo { val getConn = () => { DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/lj?characterEncoding=UTF-8", "root", "root") } def main(args: A...
原创
2021-07-19 11:20:39
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视频：JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略深圳浪尖浪尖聊大数据jdbcRDD虽然是鸡肋，但是也值得一讲。帮助大家更进一步理解RDD。1,JDBCRDD使用valdata=newJdbcRDD(sc,getConnection,"SELECTid,aaFROMbbbwhere?<=IDANDID<=?",lowerBound=3,upperBound=5,numPartit
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2021-03-18 17:09:34
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JDBCRDD源码及自定义JDBCRDD的分区策略
原创
2021-07-26 14:37:12
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参考来源：http://www.yiibai.com/spark/概述
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。Spark的主要特征是其内存集群计算，增加的应用程序的处理速度。三种部署方法：单机版 − Spark独立部署是指Spark占据在HDFS
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2023-08-03 15:00:39
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一、as作连词的用法
1. as...as的用法
as...as意为"和……一样"，表示同级的比较。使用时要注意第一个as为副词，第二个as为连词。其基本结构为：as+ adj./ adv. +as。例如：
(1)This film is as interesting as that one.这部电影和那部电影一样有趣。
(2)Yo
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2023-07-07 00:54:44
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文章目录一、spark任务调度知识点1、Spark中的一些专业术语1.1、任务相关1.2、资源相关2、RDD的依赖关系2.1、窄依赖2.2、宽依赖2.3、宽窄依赖的作用2.4、为什么我们需要把job切割成stage？二、任务调度流程三、问题思考3.1、stage中的每一个task（管道计算模式）会在什么时候落地磁盘？3.2、Spark在计算的过程中，是不是特别消耗内存？3.3、什么样的场景最耗内
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2024-01-11 22:11:10
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本文讲述的是[ Key-Value数据类型的Transfromation算子 ] 分类的算子. 一、输入分区与输出分区一对一 15、mapValues算子 mapValues ：针对（Key， Value）型数据中的 Value 进行 Map 操作，而不对 Key 进行处理。 图 15 中
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2023-12-02 23:45:06
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在执行代码的时候，首先要声明：SparkConf，本文以SparkConf进行分析，逐步展开。val conf = new SparkConf() 类中的方法（org.apache.spark.SparkConf）Modifier and TypeMethod and DescriptionSparkConfclone() 复制对象booleancon
## Spark中的flatMap用法详解
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的分布式计算框架。flatMap是Spark中一个非常实用的转换操作，它可以将一个输入数据集的每一条记录映射成0个或多个输出记录。本文将详细讲解flatMap的用法及其实现流程。
### 一、flatMap的基本流程
在使用flatMap之前，我们需要明确使用flatMap的几个基本步骤。下面是实
# Spark 的 Repartition 用法
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。无论是在数据处理、分析，还是机器学习中，数据分区都是一个关键概念。分区的合理设计可以显著提高计算性能。本文将为大家介绍 Spark 的 Repartition 操作，结合代码示例和一些可视化图表深入理解这一概念。
## 一、什么是 Repartition
在 Spar
# Spark中的INSERT INTO用法详解
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和实时分析。在使用 Spark 时，常常需要将数据插入到表中，这里我们将介绍如何使用 `INSERT INTO` 语法来完成这一操作。以下是整个流程的概述与具体步骤。
## 流程概述
以下是使用 Spark 的 `INSERT INTO` 操作的基本步骤：
| 步骤 |
一．WITH AS的含义
WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些，
也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。
特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION ALL的每个
在大数据领域，Spark 是一个被广泛应用的数据处理框架，尤其在处理大规模数据集时。其 `mapPartitions` 方法的使用对于数据在分区中的处理非常关键。本文将回顾一次我们在使用 Spark 的 `mapPartitions` 方法时遇到的问题及其解决过程。
## 问题背景
在一个用户访谈分析项目中，我们需要处理一份包含数百万条访谈记录的日志，目标是提取出有价值的信息供后续分析。操作中
导语经过一段时间的学习，对spark的认识更深入了一些。有几个知识点一起再来学习一下。1、spark参数的理解spark.default.parallelism：该参数用于设置每个stage的默认task数量。 spark.sql.shuffle.partitions：对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，该参数代表了shuffle read task的
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2023-09-06 16:07:14
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·spark认识Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，在Spark官网上介绍，它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。spark特点·运行速度快在内存中对数据进行迭代计算如果数据由内存读取是hadoop MapReduce的100倍。Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应
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2023-10-15 21:16:33
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Spark Core第1章 Spark 概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题: Spark多个作业之间数据通信基于内存，而Hadoop基于磁盘Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致Job 执行失败，此时MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spa
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2024-01-12 14:39:10
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在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，`filter` 函数是一个非常重要的工具。`filter` 函数用于根据特定条件从数据集中筛选出所需的数据。例如，当我们想在员工数据集中找出特定部门的员工时，`filter` 函数就能发挥其强大的作用。下面我们将详细介绍 `spark filter` 函数的用法，从背景到具体实现，走一遍完整的流程。
```mermaid
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RDD中的函数传递在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要主要的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的，这就涉及到了跨进程通信，是需要序列化的。传递一个方法 1．创建一个类class Search(query:String) {
// 过滤包含字符串的数据
def isMatch(s:String):Boolean={
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2024-09-10 22:36:29
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