structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间
2按固定间隔时间执行
3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2024-01-13 21:26:57
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目录4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场景介绍4.1.2 案例介绍4.1.3 实现步骤4.1.4 难点和易错点4.1.5 总结4.2 产生小文件并推送到 HDFS4.3 流式计算统计 HDFS 上的小文件4.4 运行和流程总结4.4.1 运行 Python 程序4.4.2 运行 Spark 程序4.5 总结4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场
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2023-12-21 10:52:48
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MapReduce的缺陷MR虽然在编程接口的种类和丰富程度上已经比较完善了，但这些系统普遍都缺乏操作分布式内存的接口抽象，导致很多应用在性能上非常低效 。 这些应用的共同特点是需要在多个并行操 作之间重用工作数据集 ，典型的场景就是机器学习和图应用中常用的迭代算法 (每一步对数据 执行相似的函数) 。RDDRDD是只读的。RDD五大属性：①分区、②依赖、③计算函数、④分区器、⑤首选运行位置。RDD
spark入门2-SparkCore架构SparkCore架构一、流程1、wordCount流程2、RDD2.1源码2.2特征属性2.3RDD的创建3、并行度、分区3.1hadoopRDD3.2ParallelCollectionRDD二、技巧 SparkCore架构一、流程1、wordCount流程val conf = new SparkConf().setMaster("local").se
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2024-06-12 22:15:30
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目录介绍spark streaming和structured streaming的区别StructuredStreaming基本概念1.输入表2.结果表3.输出方式使用案例1.依赖导入2.创建环境3.连接Kafka4.取值5.转化数据6.输出数据7.数据输出到外部存储介绍spark streaming (spark 1.6 引入 使用批处理模拟流式计算) DStream (离散流)str
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2024-06-14 16:30:19
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1、Spark运行架构1.1 术语定义Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建
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2023-11-27 21:19:04
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Spark Structured Streaming 结构化流Structured Streaming是一个构建在Spark SQL基础上可靠具备容错处理的流处理引擎。Structured Streaming提供快速，可扩展，容错，端到端的精确一次流处理，而无需用户推理流式传输。流数据处理的三种语义：最少一次（at least once）： 流数据中的记录最少会被处理一次（1-n）最多一次（at
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2024-07-20 18:01:23
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Spark Structured Streaming概述结构化流（Structured Streaming）是基于Spark SQL引擎的流处理引擎，它具有可扩展和容错性。可以使用类似批数据处理的表达方式来处理流式数据。Spark SQL引擎会增量和连续的运行处理代码，并当流数据持续到达时更新最后结果。在Structured Streaming中可以使用Scala、Java、Python或R中的D
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2024-04-11 19:54:11
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核心设计2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块Structured Streaming，核心设计如下：第一点：Input and Output（输入和输出）Structured Streaming 内置了很多 connector 来保证 input 数据源和 output sink 保证 exactly-once 语义。实现 exactly-once 语义的前提：
In
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2023-10-08 15:45:27
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sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题：说说join的几种实现说说shuffle的实现join操作一定发生shuffle吗？spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？...想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？shuffle又有哪
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2024-09-24 13:52:58
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Spark SQL的前世今生Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。
这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。
随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQL的一些
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2024-07-11 06:52:35
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一：struts的优缺点优点：1、开源：2、利用Struts提供的taglib可以大大节约开发时间。3、维护扩展比较方便。通过一个配置文件，即可把握整个系统各部分之间的联系，这对于后期的维护有着莫大的好处。4、表现与逻辑分离5、表单验证解决了请求数据的验证问题，增强了系统健壮性。6、便于团队开发缺点：1、大量的使用标签，对于初学者难度较大。2、ActionForms使用不便、无法进行单元测试(St
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2023-09-09 17:09:36
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Unsafe类在jdk 源码的多个类中用到，这个类的提供了一些绕开JVM的更底层功能，基于它的实现可以提高效率。但是，它是一把双刃剑：正如它的名字所预示的那样，它是 Unsafe的，它所分配的内存需要手动free（不被GC回收）。Unsafe类，提供了JNI某些功能的简单替代：确保高效性的同时，使事情变得更简 单。这篇文章主要是以下文章的整理、翻译。http://mishadoff.com/blo
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2023-10-08 09:38:19
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# 实现spark_sql collect_set struct的步骤
本文将详细介绍如何在Spark SQL中使用collect_set函数来对结构体（struct）类型进行操作。首先，我们需要明确整个流程，并展示每个步骤需要做什么。然后，我们将提供相应的代码示例，并对每行代码进行注释说明。
## 整体流程
下面是实现"spark_sql collect_set struct"的整体流程表
原创
2023-09-15 11:07:45
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# Java中的Struct实现方法
## 简介
在Java中，没有直接支持类似于C语言中的struct的数据类型。然而，我们可以通过使用类和成员变量的方式来模拟struct的功能。本文将向你介绍如何在Java中实现struct。
## 实现流程
下面是实现Java struct的整体流程。我们将以步骤的形式展示，并在下文中逐步解释每个步骤的细节。
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-08-06 06:38:13
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参考文献：Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第八节 Spark SQL与DataFrame（一)sparkSQL1.1入门之二：sparkSQL运行架构利用Spark SQL可以构建大数据平台上的数据仓库,它具有如下特点:能无缝地将SQL语句集成到Spark应用程序统一的数据访问方式(DataFrames and SQL provide a common way to acce
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2023-09-16 16:19:39
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一、MapStruct是一个代码生成器，简化了不同的Java Bean之间映射的处理，所以映射指的就是从一个实体变化成一个实体。例如我们在实际开发中，DAO层的实体和一些数据传输对象(DTO)，大部分属性都是相同的，只有少部分的不同，通过mapStruct，可以让不同实体之间的转换变的简单。我们只需要按照约定的方式进行配置即可。MapStruct是一个可以处理注解的Java编译器插件，可以在命令行
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2023-07-19 10:08:37
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struct()模块的基本用法最近在学习python网络编程这一块，在写简单的socket通信代码时，遇到了struct这个模块的使用，当时不太清楚这到底有和作用，后来查阅了相关资料大概了解了，在这里做一下简单的总结。了解c语言的人，一定会知道struct结构体在c语言中的作用，它定义了一种结构，里面包含不同类型的数据(int,char,bool等等)，方便对某一结构对象进行处理。而在网络通信当中
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2023-05-23 21:57:40
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struct结构体用来自定义复杂数据结构struct里面可以包含多个字段（属性），字段可以是任意类型struct类型可以定义方法，注意和函数的区分struct类型是值类型struct类型可以嵌套Go语言没有class类型，只有struct类型make 用来创建map、slice、channel new用来创建值类型 1、struct 声明type 标识符 struct {
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2023-12-13 09:42:35
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文章目录程序优化尽可能减少和避免shuffle使用Kryo 作为序列化方案数据优化资源优化程序优化尽可能减少和避免shuffle(1) map task中,将内存中的数据以文件形式写到磁盘中(2) reduce task 中,通过网络I/O读取map task中溢写的文件,进行聚合,由于join操作前后分区策略不一致造成shuffle,数据量较少
原创
2022-01-30 16:08:14
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