前言day12，我们学习了Spark RDD。今天介绍下并演示下Spark 高级算子的Demo。什么是算子RDD调用的方法就是算子，说白了，算子就是一个函数，用于RDD数据的转换或计算。aggregateaggregate是Spark官方提供的一个高级算子，它能对RDD数据按分区先进行局部聚合，最后进行全局聚合。scala> var rdd1 = sc.parallelize(List("1
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2024-09-24 18:46:15
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一、什么是Spark官网：http://spark.apache.orgApache Spark™ is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.Spark是一种快速、通用、可扩展的大数
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2023-09-21 16:57:21
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Spark GraphX 图形数据分析GraphX API图的构建与图信息的查看图的算子pageRank应用pregel应用求最短距离 GraphX API图的基本概念和术语这里介绍，这里以示例来做基本演示与理解外部依赖除了基本的spark依赖之外，还需导入spark-GraphX构建如下关系图，圈内数字分别表示各个点的id，以（name,job）作为各点的属性，各点之间形成关系图，边的权重表示
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2024-07-24 14:34:51
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Spark中RDD DAG图的建立 RDD是spark计算的核心，是分布式数据元素的集合，具有不可变、可分区、可被并行操作的特性，基础的RDD类包含了常用的操作，如果需要特殊操作可以继承RDD基类进行自己的扩展，基础预算包括map、filter、reduce等。 RDD包含5个主要特性：partition、针对split的算子、自身依赖哪些RDD、分区类
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2024-01-18 22:57:58
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文章目录DataFrame产生背景DataFrame概述DataFrame和RDD的对比DataFrame基本API操作DataFrame与RDD互操作方式DataFrame API操作案例实战DataSet概述及使用 DataFrame产生背景DataFrame它不是Spark SQL提出的，而是早起在R、Pandas语言就已经有了的。Spark RDD API vs MapReduce AP
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2024-07-27 18:16:38
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Scala中的aggregate方法
这个函数还是比较有意思的，在spark中也会常常用到
一、首先举一个计算字符串内字符出现次数的例子： //统计字母出现的频率映射
def strfreq(str:String):mutable.Map[Char,Int]={
val strlist=str.toList
//strlist.aggregate()
val countsMa
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2024-01-30 13:51:03
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# Spark聚合操作的实现
## 介绍
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的开源框架。它提供了许多强大的操作和功能，其中之一就是聚合（Aggregation）操作。聚合操作可以将大规模的数据集合并和计算，得到我们想要的结果。本文将教会你如何在Spark中实现聚合操作。
## 流程图
首先，让我们来看一下整个流程的图表表示：
```mermaid
flowchart TD;
原创
2024-01-06 10:43:47
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spark基本的RDD算子:在学习spark的过程中，有这样几个算子非常重要，但是却容易混淆。在这里我想做一下记录.1) 第一个是aggregate算子.我们首先可以看看aggregate算子的api，def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U这个算子接收三个参
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2023-12-12 13:10:43
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集合函数approx_count_distinct
count_distinct近似值
avg
平均值
collect_list
聚合指定字段的值到list
collect_set
聚合指定字段的值到set
corr
计算两列的Pearson相关系数
count
计数
countDistinct
去重计数 SQL中用法
select count(
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2023-12-14 19:09:44
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上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训 Spark与Scala首先，介绍一下scala语言：Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。为什么学scala？spark提供了R、Python等语言的接口，为什么还要重新学一门新的语言呢？1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码......2、性能开销小
aggregate() 函数的返回类型不需要和 RDD 中的元素类型一致，所以在使用时，需要提供所期待的返回类型的初始值，然后通过一个函数把 RDD 中的元素累加起来放入累加器。考虑到每个结点都是在本地进行累加的，所以最终还需要提供第二个函数来将累加器两两合并。aggregate(zero)(seqOp,combOp) 函数首先使用 seqOp 操作聚合各分区中的元素，然后再使用 combOp 操
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2023-11-08 21:07:01
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文章目录一、概述二、垃圾收集器(garbage collector (GC)) 是什么？三、为什么需要GC？四、为什么需要多种GC？五、对象存活的判断六、垃圾回收算法6.1 标记 -清除算法6.2 复制算法6.3 标记-整理算法6.4 分代收集算法七、垃圾收集器7.1 Serial收集器7.2 ParNew收集器7.3 Parallel收集器7.4 CMS收集器7.5 G1收集器G1对Heap的
一、spark简介Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。目前支持如下程序设计语言编写Spark应用：Scala、Java、Python、Clojure、R。1.1 重要概念RDD：（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spar
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2024-09-10 08:21:28
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故障发生背景和错误日志分享一次DataFrame故障复现和解决现有如下任务：多个小表与大表join后新产生的表有很多空值，使用window函数对空值进行分组填充。 任务中途中断，抛出oom错误。 截取抛出来的主要的错误日志，日志的内容如下：19/05/16 10:11:39 WARN TaskMemoryManager: leak 32.0 KB memory from org.apache.sp
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2024-09-24 09:18:42
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# Spark中的agg操作
## 概述
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。其中，agg（Aggregate）是一个常用的操作，用于对数据进行聚合计算。本文将介绍如何在Spark中使用agg操作，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[进行聚合计算]
B --> C
原创
2024-01-09 04:33:38
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1、DataFrame的组成DataFrame是一个二维表结构，那么表格结构就有无法绕开的三个点：行列表结构描述在MySQL中的一张表：由许多行组成数据也被分成多个列表也有表结构信息（列、列名、列类型、列约束等）基于这个前提，DataFrame的组成如下:在结构层面：
StructType对象描述整个DataFrame的表结构
StructField对象描述一个列的信息在数据层面
Row对象记录一
在处理大数据和进行数据分析时，Apache Spark SQL 是一个至关重要的工具。尤其是在使用 `agg` 方法进行聚合操作时，精确的配置与参数调优决定了其性能与效果。在这篇博文中，我将详细记录下如何解决 Spark SQL 的 `agg` 相关问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成等多个方面。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
# Spark中的聚合和重命名操作：一个初学者指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何在Apache Spark中实现聚合和重命名操作。今天，我将通过这篇文章，向刚入行的小白们介绍如何在Spark中实现`agg`和`rename`操作。
## 1. Spark聚合和重命名操作流程
首先，让我们通过一个简单的流程图来了解整个操作的步骤：
```mermaid
stateDiagram
原创
2024-07-23 10:50:36
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1 Application 使用SparkSubmit提交的个计算应用,一个Application中可以触发多次Action，触发一次Action形成一个DAG，一个DAG对应一个Job,一个Application中可以有一到多个Jobs2 job Driver向Executor提交的作业,触发一次Acition形成一个完整的DAG,一个DAG对应一个Job,一个Job中有多个Stage，一个St
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2024-01-03 11:03:14
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# Spark SQL开窗函数SUM
## 介绍
在Spark SQL中，开窗函数是一种可以在数据集的行之间执行聚合计算的功能。在开窗函数中，SUM函数可以用来计算某个列的总和。本文将介绍如何在Spark SQL中使用SUM开窗函数，并提供一个简单的代码示例。
## SUM开窗函数示例
假设我们有一个包含销售数据的数据集，其中包括商品名称、销售数量和销售额。我们想要计算每个商品的销售总额，
原创
2024-05-08 03:55:21
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