Spark整理(3)一,算子1.1 转换算子repartition增加或减少分区,会产生shufflescala代码:package com.shsxt.spark.scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Sp_Repartition {
  def main(args: Array[String]): U            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-26 19:52:42
                            
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            # Spark 根据 Key 去重指南
## 引言
在大数据处理中,去重是一个常见而重要的操作,尤其是在处理一些重复数据时。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,可以高效地进行数据处理。本篇文章将带领你通过详细的步骤来实现 Spark 根据 key 去重的功能。
## 整体流程
在进行 Spark 根据 Key 去重的操作前,我们需要了解整体流程。下面的表格展示了整个去重过            
                
         
            
            
            
            Spark GraphX 文章目录Spark GraphX第1节 Spark GraphX概述第2节 Spark Grap2.1 GraphX 架构2.2 存储模式2.3 核心数据结构1、Graph2、vertices3、edges4、triplets第3节 Spark GraphX计算案例一:图的基本操作案例二:连通图算法案例三:寻找相同的用户,合并信息 第1节 Spark GraphX概述Gr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            50 亿数据如何去重?面对一个如此大的数据集进行去重(例如50亿数据条目),我们需要考虑内存和存储空间的限制,同时还需要有一个高效的算法。一般来说,这样的数据量无法直接载入内存进行处理,因此需要采用磁盘存储和分布式处理的技术。以下是一些可行的方法:外部排序:将数据分为多个批次,每个可以加载到内存中。 对每一批数据进行排序和去重,然后存回磁盘。 对所有排序且去重后的批次进行归并排序,同时去重。哈希切            
                
         
            
            
            
            centos 7.2     spark 2.3.3      scala 2.11.11    java 1.8.0_202-easpark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog",            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            spark体系除其spark core外,还有spark streaming实时计算、spark SQL结构化数据、MLib机器学习、GraphX图计算四大组件。其中spark streaming用对数据按时间分片的方式,来实现近似的流计算,我们在项目中用来对日志数据进行处理。问题场景由于客观原因,后台系统在记录的日志中有重复数据,重复数据的生成时间一般间隔在1s之内,在spark对日志数据进行消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Spark RDD编程初级实践(一)任务描述本关任务:编写Spark独立应用程序实现数据去重。 相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:RDD的创建;RDD的转换操作;RDD的行动操作。 RDD的创建使用textFile()方法从本地文件系统中加载数据创建RDD,示例如下:
    val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.txt")
执            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark去重实现方法
## 简介
在大数据处理中,许多情况下需要对数据进行去重操作。Spark是一款强大的大数据处理框架,提供了多种方式来实现去重操作。本文将以一个经验丰富的开发者的角度,教你如何使用Spark进行去重。
## 整体流程
下面是使用Spark进行去重的整体流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 加载数据 | 从数据源中加载数据到Spark数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ※ 转换算子1. distinct:去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()去重的原理:map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x, numPartitions).map(_._1)2. coalesce:缩减分区,默认不会打乱数据的分区组合,可能会导致数据倾斜,所以可以进行shuffle处理。当然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、场景描述:二、常用方法1.优化sql2.借助第三方存储3.bitmap三、原理分析四、案例实战五、总结 一、场景描述: 小强作为一名数据工程师,给予hadoop生态,经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求,一般的数据工程师撸起袖子直接干!一般情况下不会有问题。某一天,你公司突然业务发展发展起来,数据量慢慢暴涨,你会突然发现之前的count distinct去重经常oom或是龟速出数据。上            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景:去重:可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中,利用 Set 自动去重的特性,去除重复元素。 判重:可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中,并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中,以实现判重功能。 关系型数据处理:可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如,可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景公司有一个业务场景,数据库的修改需要同步到Elasticsearch里,但是该场景的修改频率有点高,经常会出现一条记录短时间内多次的变化,如果每次变化都作为一次ES同步任务,那ES肯定是受不住的。思路通过估算请求规模,主要有如下2方面的解决思路:高频变化去重:因为同一条记录短时间内多次变化,其实同步一次最终的状态即可,所以可以考虑牺牲一定的实时性,在一定时间窗口内做变化通知的去重。批量导入:每            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言我们经常做去重的操作,事实上几种方式可以实现去重,但是结果的理解其实是不一样的,不过在一定程度上这几种也都可以满足我们的需求。参考数据idname1a2b1a1bDistinct去重这个其实是真正的去重,语意上其实就是如果出现一样的结果,则就显示一行 可以作用单行或者多行select distinct id from t;id12或者是select distinct id,name from            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用Spark进行GroupBy去重的实现
在数据处理中,`groupby`操作用于将数据根据一个或多个字段分组。而在某些情况下,我们可能需要在分组的基础上进一步去重。本文将向您介绍如何在Spark中实现此操作,并详细说明步骤和代码。
## 流程概述
在使用Spark进行`groupby`去重时,整体流程可以分为以下几个步骤:
| 步骤编号 | 步骤名称           | 详细描            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark 去重失效问题探讨
Apache Spark 是一个强大的集群计算框架,广泛应用于大数据处理和分析。然而,在处理数据去重时,用户有时会遇到去重失效的问题。本文将探讨这一现象的原因,并提供一些解决方案,最后总结如何有效地使用 Spark 进行数据去重。
## 什么是数据去重?
数据去重是指在数据集中移除重复记录的过程。在数据分析和处理的过程中,重复数据不仅浪费存储空间,还可能导致            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            算子练习总结文档发生shuffle的算子:1.去重 distinct/**
   * Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
   */
  def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope            
                
         
            
            
            
            # Spark去重效率实现指南
## 1. 介绍
在大数据处理中,数据去重是一个常见的需求。Spark作为一个强大的分布式计算框架,可以很好地应对大规模数据去重的挑战。本文将介绍如何使用Spark实现高效的去重操作。
## 2. 整体流程
下面是实现Spark去重效率的整体流程,可使用表格形式展示:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 加载数据 | 通过Spar            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark 去重优化实现指南
## 1. 简介
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,可以通过分布式计算来处理大规模数据集。Spark提供了许多优化技术来提高处理效率和性能。本文将指导你如何使用Spark来实现去重优化操作。
## 2. 步骤概述
下面是实现Spark去重优化的步骤概述:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Spark Sessio            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 使用 Spark 进行 bitmap 去重的教程
在大数据处理中,去重是一个常见的需求。我们可以使用 Apache Spark 的 bitmap 来实现高效的去重。接下来,我们将通过一个简洁的流程来教你如何实现 Spark bitmap 去重。
## 流程概览
| 步骤   | 描述                           | 使用的工具/技术             |
|            
                
         
            
            
            
            ## Spark数据去重
Apache Spark是一款流行的大数据处理框架,它提供了丰富的功能和工具,用于处理大规模数据集。在实际的数据处理任务中,经常需要对数据进行去重操作,以保证数据的准确性和一致性。本文将介绍如何使用Spark进行数据去重,并提供相应的代码示例。
### Spark数据去重的方法
Spark提供了多种方法用于数据去重,其中包括基于单个列或多个列的去重。下面将分别介绍这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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