在做 mysql 或其他数据迁移的时候，有时候需要将两份或者多份数据进行合并，生产一份新的数据后进行使用，对于数据量较小的场景下，可以直接使用 sql 语句进行关联，但是对于两张或者多张千万级记录的表进行合并时，使用 sql 进行 join 操作是不现实的，在这些场景下，需要使用 spark 或者 hive 进行操作。本文介绍如何使用 spark 进行大数据量的合并。本文中提到的大表，数据量一般在
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2023-09-02 01:48:30
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spark 表关联
原创
2019-09-20 19:37:15
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频繁项集，关联规则，支持度，置信度，提升度
在机器学习中，常用的主题有分类,回归，聚类和关联分析。而关联分析，在实际中的应用场景，有部分是用于商品零售的分析。在Spark中有相应的案例在关联分析中，有一些概念要熟悉。 频繁项集，关联规则，支持度，置信度，提升度。其中 频繁项集(frequent item sets) 是经常出现在一块的
Union package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo8Union { def main(arg ...
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2021-07-16 22:15:00
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参考链接： （1）Spark创建DataFrame的三种方法 （2）Spark创建DataFrame的几种方式 与关系数据库的表(Table)一样，DataFrame是Spark中对带模式(schema)行列数据的抽象。DateFrame广泛应用于使用SQL处理大数据的各种场景。 创建DataFrame有很多种方法，比如从本地List创建、从RDD创建或者从源数据创建。 创建DataFrame的几
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2023-08-01 13:23:40
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# Spark小表关联大表实现流程
## 1. 环境准备
在开始实现"Spark小表关联大表"之前，我们需要先准备好以下环境：
- Spark集群：确保你已经正确配置了Spark集群，可以使用Spark的相关功能。
- 数据源：准备好需要进行关联的小表和大表数据。
## 2. 数据加载
在进行表关联之前，我们需要先将小表和大表的数据加载到Spark中。可以使用以下代码加载数据：
```
多表关联Join在Spark数据分析中是一个不可或缺的一部，我们以商品交易记录表（trade表）与用户信息表为例（user表）来阐述下如何实现高性能的多表关联分析。 经常会遇到这种情形，我们需要先找出【某一个省份】【工商银行】【交易金额在150~160元】的所有用户，并通过与用户信息表进行关联得到该用户的手机号，性别，年龄，职业等信息。 Spark的传统做法是对双表都进行暴力扫描，需要对trade
# Spark SQL 大表关联大表实现
## 概述
在Spark SQL中，处理大表关联大表的问题是很常见的，尤其是在大规模数据处理和分析中。本文将介绍如何使用Spark SQL来实现这一目标。我们将按照以下步骤进行：
1. 创建SparkSession：创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群交互。
2. 加载数据：从外部数据源加载两个大表到Spark中。
3. 注册表
这里写目录标题一、概述1.1 需求分析1.2 需求实现二、实现2.1 几个问题2.1.1 采用什么样的 join2.1.2 缓存数据问题2.2 图示2.3 代码实现2.3.1 样例类2.3.2 前期准备（不重要）2.3.3 逻辑实现 一、概述1.1 需求分析Spark Streaming实现两个流的join操作，如：一个流是订单数据，另一个流是订单详情数据，现需要将两个流按照某个公共字段连接进行
前言Redis 是我们目前大规模使用的缓存中间件，由于他强调高效而又便捷的功能，得到了广泛的使用。单节点的Redis已经达到了很高的性能，为了提高可用性我们可以使用Redis 集群。本文参考了Rdis的官方文档和使用Redis官方提供的Redis Cluster工具搭建Rdis集群。Redis 集群的概念介绍Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施（installa
# Spark关联维表数据倾斜
在大数据处理中，关联维表是一种常见的数据处理方式。然而，在实际应用中，我们经常会遇到关联维表数据倾斜的问题。本文将介绍什么是关联维表数据倾斜，以及如何通过Spark解决这个问题。
## 什么是关联维表数据倾斜
关联维表数据倾斜是指在进行关联查询时，维表中的某些数据分布不均匀，导致Spark的任务负载不平衡。这会导致部分任务运行时间过长，整个任务的执行效率下降。
本篇以WordCount为例，去分析RDD的依赖关系和任务切分机制，分析样例如下：sc.textFile(“xx")
.flatMap(_.split(" "))
.map((_,1))
.reduceByKey(_+_)
.saveAsTextFile(“xx")一、RDD的依赖关系RDD的依赖分为两种：窄依赖、宽依赖窄依赖指的是每一个父RDD的Partition
简单一句: Spark 数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案，包括避免数据源倾斜，调整并行度，使用自定义 Partitioner，使用 Map 侧 Join 代替 Reduce 侧 Join(内存表合并)，给倾斜 Key加上随机前缀等。1. 什么是数据倾斜: 对 Spark/Hadoop 这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。数据倾 斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分(如
关联规则算法的思想就是找频繁项集，通过频繁项集找强关联。 介绍下基本概念： 对于A->B 1、置信度：P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分析：牛奶 ⇒ 面包 2、支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 假如支持度：3%，置信度：40% 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买
在本篇文章中，笔者将给大家带来 Spark SQL 中关于自适应执行引擎（Spark Adaptive Execution）的内容。在之前的文章中，笔者介绍过 Flink SQL，目前 Flink 社区在积极地更新迭代 Flink SQL 功能和优化性能，尤其 Flink 1.10.0 版本的发布，在增强流式 SQL 处理能力的同时也具备了成熟的批处理能力。但是在 SQL 功能完整性和生产环境的实
Spark大数据技术第四章测验 1、什么根据Key进行分组，对分组内的元素进行操作。输出分区数和指定分区数相同，如果没有指定分区数，安装默认的并行级别，默认分区规则是哈希分区。mapValuesflatMapValuescombineByKeyreduceByKey 2、Spark为包含键值对（key-value）类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为PairRDD
【使用场景】 两个RDD进行join的时候，如果数据量都比较大，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀，此时可以考虑采用本解决方案。 【解决方案】 对有数据倾斜那个RDD，使用sample算子采样出一份样本，统计下每个key的数量，看看导致数据倾斜
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2023-08-22 21:14:15
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多表查询—–笛卡尔积 当两个数据表进行关联查询时，用第一张数据表的每一条记录去匹配第二张数据表的每一条记录。 第一张表10条记录 第二张表20条记录 使用笛卡尔积 结果 10*20=200条记录 笛卡尔积没意义的。在实际开发中获得笛卡尔积中有意义的记录 ——连接查询 内连接 外连接 内连接查询：将两张表相同意义字段连接起来 select *from A,B where A.A_
## Spark关联Python开发指南
### 1. 概述
在现代数据处理中，Spark已经成为一个非常流行的工具，它可以处理大规模的数据集并提供高效的分布式计算功能。与此同时，Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和生态系统。在本文中，我们将介绍如何在Spark中使用Python进行关联操作，以帮助刚入门的开发者快速上手。
### 2. 关联操作流程概述
在进行Spark关
一 、MapReduce实现sql操作原理1.1 join实现原理 对于 join 操作SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON pv.userid = u.userid;实现过程 &nbs
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2023-06-29 14:29:12
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