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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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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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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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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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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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
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
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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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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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pandas中的agg&transform方法1 聚合函数 agg1.1 介绍agg方法是pandas中用于数据集汇总的函数，它可以将聚合行为应用于一组函数（字符串、函数或名称），这些函数将被应用于每一行或列，并返回单个结果，以使汇总多个函数变得更加容易。它主要用于列表等结构化数据汇总，例如：• 根据某几列计算某几列的值• 根据某几列聚合数据• 根据某几列计算多个数据表的值使用 panda
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2023-07-08 16:53:57
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前言这篇文章继续探讨聚合策略，主要介绍Spark SQL提供的两个基于hash的聚合操作符，即HashAggregateExec和ObjectHashAggregateExec。在上一篇文章：Spark SQL深入分析之图解SortAggregateExec执行流程中已经解释过，基于hash的聚合性能比基于排序的聚合高，因为基于hash的聚合不需要在聚合之前进行额外的排序步骤。对于HashAggr
Spark DataFrame 使用UDF实现UDAF的一种方法1、Background当我们使用Spark Dataframe的时候常常需要进行group by操作，然后针对这一个group算出一个结果来。即所谓的聚合操作。然而 Spark提供的aggregation函数太少，常常不能满足我们的需要，怎么办呢？Spark 贴心的提供了UDAF（User-defined aggregate fun
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2024-01-24 21:40:48
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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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Key-Value型Transformation算子Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子，大致可以分为3种类型：输入分区与输出分区一对一、聚集、连接操作。1．输入分区与输出分区一对一mapValues(f)针对（Key, Value）型数据中的 Value进行Map操作，而不对Key进行处理。图3-19中的方框代表RDD分区。a=>a+2代表只对
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2024-08-13 16:36:32
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