1、StringIndexer 标签索引器，它将标签的字符串列映射到标签索引的ML列。 如果输入列为数字，则将其强制转换为字符串并为字符串值编制索引。 索引在[0，numLabels）中。 索引构建的顺序为标签的频率，优先编码频率较大的标签，所以出现频率最高的标签为0号默认情况下，按标签频率排序，因此最常使用的标签的索引为0。 Stri
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2024-06-28 10:03:57
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transformation是惰性的，只有action操作的时候，才会真正执行。spark有很多api，RDD的api只是spark的一部分，是我们用的最多的api，在命令行使用的RDD很方便，但是想要看这些api的后台，可以使用IDE，在IDE里面写spark应用，可以观察的更清楚。官网有最新的RDD Operations，可以好好参考。一、Rdd的创建1 通过已经存在的Scala集合，如：
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2024-08-08 14:23:36
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特征向量提取结果如下图：这个DataFrame的“TF-IDF”列就是提取的特征向量。我们把该列取出来：val TFIDFResult: DataFrame = idfModel.transform(featureVec).select("TF-IDF")
TFIDFResult.show()1、如何理解TFIDFResult?TFIDFResult字面量即为最后一列的DataFram
# Spark SQL 多个字段分组指导
在数据处理的过程中，经常需要对数据进行分组，以便进行统计和汇总。Spark SQL提供了强大的支持，可以让我们方便地对多个字段进行分组。本文将指导你如何实现这一功能，以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 初始化Spark会话 |
|
# Spark DataFrame 中选择多个字段的使用指南
在大数据处理和分析的过程中，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，在数据处理方面表现优异。其中，Spark的DataFrame是一种用于处理结构化数据的常用抽象，具有类似于数据库表的结构，提供了丰富的操作功能。本篇文章将围绕如何在Spark DataFrame中选择多个字段（columns）进行详细介绍，并通过具体的示
# 如何实现"Spark API join 多个字段"
## 简介
在Spark中，join操作是一种常见的数据处理技术，它允许我们将两个或多个数据集（DataFrames或Datasets）根据一个或多个字段进行连接。在本文中，我们将重点介绍如何使用Spark API来实现基于多个字段的join操作。
## 流程概述
下面的表格展示了实现"Spark API join 多个字段"的主要步骤：
原创
2023-08-01 15:45:06
239阅读
# 使用Spark将多个字段转换为JSON格式
在日常的数据处理任务中，我们常常需要将多个字段的数据转换为JSON格式，以便于数据的传输和存储。本文将带你了解如何使用Apache Spark将多个字段合成一个JSON字符串。我们将分步进行，并提供详细的代码示例和注释，以便初学者能够轻松理解。
## 流程概述
为了完成这个任务，我们可以按照以下几个步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 05:21:17
219阅读
为了更好的分析Spark Join处理流程，我们选择具有Shuffle操作的示例来进行说明，这比没有Shuffle操作的处理流程要复杂一些。本文主要通过实现一个Join操作的Spark程序，提交运行该程序，并通过Spark UI上的各种运行信息来讨论Spark Join处理流程。Spark Join示例程序我们先给出一个简单的Spark Application程序代码，这里处理的数据使用了Movi
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2024-02-02 12:13:26
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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的五种JOIN策略解析JOIN操作是非常常见的数据处理操作，Spark作为一个统一的大数据处理引擎，提供了非常丰富的JOIN场景。本文分享将介绍Spark所提供的5种JOIN策略，希望对你有所帮助。影响JOIN操作的因素数据集的大小参与JOIN的数据集的大小会直接影响Join操作的执行效率。同样，也会影响JOIN机制的选择和JOIN的执行效率。JOIN的条件JOIN的条件会涉及
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2023-05-31 13:14:17
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# Spark SQL 开窗函数与多字段排序
## 引言
在大数据处理场景中，Spark SQL 以其快速和高效的数据处理能力受到广泛欢迎。开窗函数是 Spark SQL 提供的一个强大功能，它能够在一组行上执行计算，并且可以进行灵活的排序和分组。在本文中，我们将探讨如何使用开窗函数来对多个字段进行排序，并提供详细的代码示例。
## 什么是开窗函数？
开窗函数是一种特殊的 SQL 函数，它
原创
2024-08-17 04:57:54
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我们知道DISTINCT可以去掉重复数据，GROUP BY在分组后也会去掉重复数据，那这两个关键字在去掉重复数据时的效率，究竟谁会更高一点？1.使用DISTINCT去掉重复数据我们先看下面这个例子: SELECT 执行完之后的结果如下： 接下来，我们将这个表里的数据增大到194万条，再重复上面的实验。 --将表SalesOrderDetail插入到一张物理表中 将
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2023-09-14 09:18:05
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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
# 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
232阅读
首先group by 的简单说明: group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素: (1) 出现在select后面的字段 要么是是聚合函数中的,要么就是group by 中的. (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用group by 或者先用gro
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2023-07-13 16:22:31
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1，连接mysql： mysql 2，创建数据库： create database 数据库名; 3，创建表：#前提是先进入数据库 use 数据库名;
create table 表名(列名1 varchar(),列名2 varchar(),...); 4，删除数据库： drop database 数据库名; 5，删除表： drop table 表名; 6，删除表数据
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2023-09-06 17:07:52
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hive中select中DISTINCT的技巧和使用 单表的唯一查询用：distinct 多表的唯一查询用：group by 在使用MySQL时，有时需要查询出某个字段不重复的记录，虽然mysql提供有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条，但往往只用它来返回不重复记录的条数，而不是用它来返回不重复记录的所有值。其原因是distinct只能返回它的目标字段，而无法返回其它字段，
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2023-07-28 20:40:56
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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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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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