1、Shuffle流程spark的shuffle过程如下图所示，和mapreduce中的类似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager废弃掉(但是shuffleWriter的子类BypassMergeSortShuffleWriter和已经被废弃掉的HashShuffleWriter类似)。这样，每个mapTask在
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2024-10-20 12:59:52
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一、RDD定义分布式弹性数据集，只读的分区集合，不同分区可以被保存在不同的节点上，从而进行并行计算二、RDD操作RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建.转换指定RDD之间的相互依赖关系 粗粒度的数据转换操作 适合对数据集执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用比如map、filter、groupB
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2023-11-06 22:02:39
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map端的多个文件会被汇总成一个文件，这样就大大减少了磁盘IO的压力。 ByPassMergeSortShuffleWriter流程示例如下：使用这种Shuffle方式需要满足两个条件：没有定义mapSideCombine(map端对数据agg)Partition数要小于一定的数量，默认是200还看到说不能指定ordering…这个我在代码里面没找到，个人理解为没有这个限制，如果有人知道
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2024-04-15 13:19:45
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在处理大数据时，我们常常需要将多个数据源合并为一个统一的数据集。在使用 Apache Spark 时，DataFrame 的合并是一个很常见的需求。在这篇文章中，我会详细记录下如何实现 Spark DataFrame 的两个表合并的过程，以便后续参考和实践。
### 背景定位
在我们的数据处理流程中，合并表格（即联接数据）是一项基本而重要的操作。特别是在分析多个数据源（如用户行为、订单和产品等）
RDD是Spark上最重要的概念。可以将RDD理解为是包含很多对象的集合，这些对象实质上是存储在不同的分区上的。当在RDD上执行计算时，这些分区能够并行执行。通过修改分区，我们能够有效的提高spark job的性能。下面通过一个简单的例子来说明下。 举例：找素数 假如我们想找出200万以内的所有素数。简单的方法是，我们可以先找出所有的非素数。然后对全部数字，执行清除所有这些非素数。剩下的就是素
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2024-10-15 07:36:56
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# 使用Spark合并两个DataFrame：新手指南
在大数据处理的过程中，Apache Spark是一种常用的分布式计算框架。作为一名刚入行的开发者，你可能会碰到合并（Union）两个DataFrame的需求。本文将详细介绍如何在Spark中实现这一功能，整个过程将以表格形式展示步骤，并提供相应的代码和注释。
## 流程步骤
以下是合并两个DataFrame的基本步骤：
| 步骤 |
1 Hash Shuffle V1
相对于传统的 MapReduce，Spark 假定大多数情况下 Shuffle 的数据不需要排序，例如 Word Count，强制排序反而会降低性能。因此不在 Shuffle Read 时做 Merge Sort，如果需要合并的操作的话，则会使用聚合（agggregator），即用了一个 HashMap （实
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2024-04-08 12:36:24
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在做spark开发过程中，时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题。 一般情况下通过hive的参数设置： 一般情况下通过hive的参数设置： 通过df.repartition(xxx).persist()来实现小文件合并 通过df.repartition(xxx).pe
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2017-07-04 01:04:00
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Transformations(转换) Transformation 说明 map(func) 根据传入的函数处理原有的RDD对象中每一个元素，每一个新元素处理完成后返回一个对象,这些新对象组装得到一个新的RDD,新的RDD和旧的RDD元素都是一一对应的 filter(func) 根据传入的函数来过滤RDD中每一个元素,通过过滤条件的的元素组成一个新的RDD flatMap(func) 先进行ma
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2023-11-28 04:45:07
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目录Java FastJson转JSON两个转义第一种转义：针对特殊字符第二种转义：自定义转义示例场景说明示例代码Java FastJson转JSON两个转义在Java开发中，FastJson是一个高性能的JSON处理框架，被广泛应用于JSON数据的序列化和反序列化。在实际开发中，我们有时需要将特殊字符进行转义，以便正确地表示在JSON中。本篇博客将介绍如何使用FastJson对JSON字符串进行
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2024-06-13 19:27:18
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对于合并操作，熟悉SQL的读者可以将其理解为JOIN操作，它使用一个或多个键把多行数据 结合在一起.事实上，跟关系型数据库打交道的开发人员通常使用SQL的JOIN查询，用几个表共有的引用 值（键）从不同的表获取数据。以这些键为基础，我们能够获取到列表形式的新数据，这些数据是对几个表中的数据进行组合得到的。pandas库中这类操作叫作合并，执行合并操作的函数为 merge(). 1 import
# Python 数组append合并
在Python中，数组通常指的是列表（list），这是一种非常灵活的数据结构。列表可以容纳不同类型的元素，并且可以很容易地进行扩展和修改。在本文中，我们将讨论如何使用`append`方法将一个列表合并到另一个列表中。
## 什么是append？
`append`是Python列表的一个方法，用于在列表的末尾添加一个元素。当使用`append`方法时，它
原创
2024-07-17 11:33:43
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# Python DataFrame 合并与附加: 一份完整的指南
在数据分析中，我们常常需要将多个数据集整合到一起。使用 pandas 库中的 DataFrame，能够方便地对数据进行合并和附加。本文将详细介绍如何实现 DataFrame 的合并和附加，同时提供完整的示例代码和可视化结构图。
## 流程概述
下面是合并和附加 DataFrame 的基本步骤概述：
| 步骤 | 描述
DataFrame之合并组合在Pandas的实践过程中，我们经常需要将两个DataFrame合并组合在一起再进行处理，比如将不同来源的数据合并在一起，或者将不同日期的DataFrame合并在一起。DataFrame的合并组合从方向上分，大体上分为两种情况：横向的，纵向的。看下如下的图示（图片来自Pandas官网）横向纵向另外需要注意的是，两个DataFrame在合在一起的时候，如果针对重叠项（比如
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2023-06-30 20:06:55
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# 使用 Apache Spark 生成 DataFrame
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛用于大数据处理与分析。DataFrame 是 Spark 中一种重要的数据结构，类似于传统数据库中的表格，可以方便地进行数据操作和分析。本文将介绍如何在 Spark 中生成 DataFrame，并通过示例代码进行演示。
## 什么是 DataFrame？
Da
# 如何在Apache Spark中循环处理DataFrame
在数据处理和分析的领域，Apache Spark是一个非常强大的工具。作为一名新手，你可能会对如何在Spark中循环操作DataFrame感到困惑。本文将引导你完成这一过程，并帮助你掌握相关知识。
## 整体流程
在我们开始之前，了解整个过程的步骤可以帮助你更好地理解每个环节。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
在处理大数据的过程中，经常会使用Apache Spark来进行数据分析。本文将详细探讨如何在Spark中获取DataFrame（df），从对相关协议的背景介绍，到具体的技术实现、优化方法，再到不同协议之间的比较，力求全面覆盖各方面的内容。
让我们从协议背景入手，理解在大数据处理中，各种网络协议之间的交互及其影响。
首先，关于数据传输与处理的底层协议，使用四象限图展现不同协议的特点。通过OSI模
一、Spark 运行架构Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskSc
# 如何在Spark中实现DataFrame的join操作
在数据处理过程中，连接（join）操作是一种常见且重要的操作。本文将指导你如何在Spark中使用DataFrame进行连接操作，并帮助你理解整个流程。我们将分步骤介绍，包括所需的代码和解释。
## 1. 整体流程
首先，我们来看看在Spark中执行DataFrame连接操作的整体流程。我们可以将步骤简化为以下表格：
| 步骤 |
# Spark DataFrame Select操作指南
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## **1. 引言**
本文将向新手开发者介绍如何在Spark中使用`select`操作对DataFrame进行选择操作。我们将从整个过程的流程开始，并逐步介绍每个步骤所需的代码和解释。
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## **2. 流程图**
以下是使用`select`操作进行Spark DataFrame选择的整体流程图。
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原创
2023-11-14 05:49:45
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