# Spark split实现流程
## 介绍
在Spark中，split是将一个RDD（弹性分布式数据集）划分为多个子集的操作。每个子集都是RDD的一个分区，可以并行处理。通过split操作，可以将大规模的数据集分成更小的部分，提高数据处理的效率。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始]-->B[加载数据集]
B-->C[切分数据集]
原创
2023-10-03 13:03:39
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split方法在大数据开发中的多用于日志解析及字段key值分割，最近需求中碰到一个问题在无论怎么分割都会出现数组下标越界问题，由于前台在sdk中多加了几个字段（测试数据很少，大多为空） ，需要我们进行字段补全插入到mysql中，但项目过于老，2016年项目使用的是spark1.5.2不说，使用java写的业务很简单就是进行字段拼接为key进行pv uv IP求和 ，但在添加key时，代码报错了 在
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2023-12-06 21:14:49
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# Spark读取和拆分数据的实现方法
## 概述
在大数据处理中，Apache Spark是一种非常流行的数据处理框架。它可以处理海量数据，并且具有良好的可伸缩性和性能。Spark提供了许多读取和处理数据的方法，其中之一是"spark read split"。本文将向你介绍如何使用Spark来读取和拆分数据。
## 流程
下面是使用Spark读取和拆分数据的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 16:49:29
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，经常会遇到“spark dataset split”问题。此问题可能会影响数据处理的效率和准确性，导致业务延误和资源浪费。接下来，我将详细分析如何解决这一问题，并包括相关的调试步骤与优化策略，以便为今后的工作提供参考。
### 背景定位
在我们的数据处理项目中，由于数据量的急剧增加，我们的Spark应用程序在执行过程中表现出了严重的性能瓶颈，特别
今天在使用Spark做数据分析时候遇到一个问题，解析文件得到的字段数目总是跟预设的有出入，经过反复排查，发现是scala中split函数使用出现错误导致的，通过查看Java API文档中的split函数解释，才真正的理解split函数的使用，下面分享一下自己的认识。官方API文档解释**1.String[] split(String regex)**
Splits this string
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2023-11-10 19:52:22
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当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val
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2023-09-01 09:00:27
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RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子： Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记
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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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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前言：spark源码分析系列 ，文中有错误的地方 请多多指正。体系架构如下，可以看出spark是一个全兼容的生态圈，不一定是最好的，但是是最全面的，一个spark生态圈就可以解决绝大多数数的大数据问题。一、spark基本概念1.Application：就是一个程序，一个jar包，一个war包，也就是通过spark-submit提交的程序2.Driver：就是为这个应用所提供的运行环境，上
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2023-09-27 22:15:39
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****************spark**************一、样本数据转换处理虽然是多余的话语，但是还是得提醒各位，mllib和ml的Vector类是不一样的！（一）格式转换对于原始数据中的字符变量，我们可以通过自定义装换方法或者导入HashTF（）装换，后者方法具体操作如下：import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
val tf =
文章目录Parquet FilesPartition Discovery（解析分区信息）Schema Merging（模式归并）Hive metastore Parquet table conversion（Hive metastore Parquet表转换）Columnar Encryption（列式加密）Hive TablesSpecifying storage format for Hive
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2024-10-15 09:40:10
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Spark DataFrame 列的合并与拆分版本说明：Spark-2.3.0使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中，可能会遇到对一列数据拆分为多列，或者把多列数据合并为一列。这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法。1 DataFrame列数据的合并例如：我们有如下数据，想要将三列数据合并为一列，并以“,”分割+----+---+-----------+
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2023-07-10 21:27:49
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# Spark中DataFrame实现Split
## 1. 简介
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据处理工具，它提供了丰富的函数和方法来处理结构化数据。其中，Split操作是一种常见的需求，它能够将DataFrame中的某一列按照指定的条件拆分成多个新列。本文将介绍如何使用Spark中的DataFrame实现Split操作。
## 2. Split操作的流程
下面是实现S
原创
2023-08-16 07:41:34
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文章目录前言一、spark是什么？二基本配置。1.三台虚拟机的IP。2.关闭三台虚拟机的防火墙。3配置hosts映射。4.配置ssh免密登陆。5.完成jdk的安装。2.把jdk的安装包传过去。三、配置spark并启动集群。1.用Xftp上传压缩包。2.解压spark安装包并指定目录。3.配置spark的环境变量。4.完成spark的配置。1.给文件改名并修改内容。四.把node1的文件传给其他的
该文主要介绍了HBase在一个region server崩溃后，如何通过日志拆分（Log Split）的方式来恢复丢失的修改，防止数据丢失的。Log Split（日志拆分）HBase为了提高写的性能，将数据的修改先放到memstore内存中，这样做的缺陷是当某个region server崩溃时，其memstore中的所有修改将会丢失，因为它们还没有被刷写到磁盘上。为了防止这情况造成的数据丢失，HB
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2023-07-14 22:08:02
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前言今天上午被 Flink 的一个算子困惑了下，具体问题是什么呢？我有这么个需求：有不同种类型的告警数据流(包含恢复数据)，然后我要将这些数据流做一个拆分，拆分后的话，每种告警里面的数据又想将告警数据和恢复数据拆分出来。结果，这个需求用 Flink 的 Split 运算符出现了问题。分析需求如下图所示：我是期望如上这样将数据流进行拆分的，最后将每种告警和恢复用不同的消息模版做一个渲染，渲染后再通过
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2024-01-03 13:53:30
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关于spark dataframe ，这里介绍三种实用中实现可能比较麻烦的操作，首先上原始数据集 mRecord：一，合并content列，将name相同的content合并到一行，用逗号隔开：mRecord.createOrReplaceTempView("test");
val Df1 = sparkSQL.sql("select name,concat_ws(',',coll
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2023-06-02 09:55:45
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输入： 1、 spark.hadoop.hive.exec.orc.split.strategy含义：参数控制在读取ORC表时生成split的策略:BI策略以文件为粒度进行split划分；ETL策略会将文件进行切分，多个stripe组成一个split；HYBRID策略当文件的平均大小大于hadoop最大split值（默认256M）时使用ETL策略，否则使用BI策略。建议：由于读orc文件时默认按文
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2024-01-20 21:21:02
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先看一个例子： >>> ipaddr = 10.122.19.10
SyntaxError: invalid syntax
>>> ipaddr = "10.122.19.10"
>>> ipaddr.strip()
'10.122.19.10'
