前言 时至今日，Spark已成为大数据领域最火的一个开源项目，具备高性能、易于使用等特性。然而作为一个年轻的开源项目，其使用上存在的挑战亦不可为不大，这里为大家分享SciSpike软件架构师Ashwini Kuntamukkala在Dzone上进行的Spark入门总结（虽然有些地方基于的是Spark 1.0版本，但仍然值得阅读）—— Apache Spark：An Engine for Larg
combineByKey官方文档描述：Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregation functions. Turns an RDD[(K, V)] into a result of type RDD[(K, C)], for a "combined type" C No
流量控制
好像之前说过”一下子从Kafka拉取几十万条消息进行处理”的事情, 其实酱紫是不对滴, 饭要一口一口吃, 一下子吃太多, 会导致还没吃成胖子就已经被撑死的. 所以我们要对为了做压力测试而早已在Kafka中囤积多时的几十万条消息分批次进行处理, 毕竟实际跑起的时候每秒拥入
我们知道, Spark Streaming进行流处理的原理是micro batch, 即把每秒或每几秒这个时间
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2024-10-25 09:37:14
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在上篇文章中，我们对Spark中几种常用的transformation算子通过Java和Scala两种代码分别进行了案例演示，Spark transformation算子案例 而在本文中，我们将继续对Spark的另一种RDD操作action进行讲解。对常用的action算子，使用Java和Scala两种代码进行简单的案例演示。action常用算子介绍Java版本@SuppressWarnings
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2024-02-23 12:24:18
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Value类型
map(func)案例
1. 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD
（1）创建
scala> var source = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = Paralle
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用sbt，相对而言，业界更多使用sbt。本教程介绍如何在 Ubuntu中使用 Eclipse 来开发 scala 程序（使用Maven工具），在Spark 2.1.0，scala 2.11.8 下验证通过。使用 Eclipse，我们可以直接运行代码，省去许多繁琐的命令。（相关文章：如何在 Ubuntu中使用 Eclipse 来开发 sca
sqlserver支持for xml path()语法，将返回结果嵌套在指定的xml标签中。项目组之前在spark2.0上实现了该功能。迁移到2.3时，由于原生spark修改较多，出现了很大的兼容问题。我的工作就是让这个函数重新运作起来。菜鸟真的被折磨的很痛苦，所幸还是成功解决了问题。1. 语法说明关于sqlserver中 for xml path的语法，大致就是将指定字段和连接的字符串包裹在xm
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2024-06-08 21:58:35
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1. Spark 是什么？Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab。2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目。2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目。Spark是基于内存计算的
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2023-11-11 09:00:50
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take，takeAsList是Action操作 limit⽅法获取指定DataFrame的前n⾏记录，得到⼀个新的DataFrame对象。和take与head不同的是，limit⽅法不是Action操作 文章目录一、准备工作二、创建SparkSession的三种方法三、RDD、DataFrame、DataSet之间的相互转换3.1 RDD转DataFrame3.2 RDD转DataSet3.3
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2024-09-24 09:18:56
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RDD的操作 1.1 概述 RDD整体包含两大类操作 transformation 从现有中创建一个新的数据集 action 在对数据集做一定程度的计算后将结果返回 对于所有的transformation,都是Lazy的,也就是说它不会立即执行,只是单纯的记住怎么样从原来的数据集进行转换的逻辑而已,它仅在某一个计算需要的
一、SparkSQL概述1、概念 官网：http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据（结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通过RDD获取）的一个模块 外部的结构化数据源包括 Json,parquet(默认
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2023-07-18 16:55:36
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# Spark SQL 别名为中划线的实现方法
在数据处理和分析的领域中，Apache Spark 已成为一种流行的选择。使用 Spark SQL 进行数据查询时，给列或表取别名是一项常见的需求。但有时，别名中可能会出现中划线（-）的需求，这通常会引发一些困惑。本文将为初学者清晰地阐述如何在 Spark SQL 中实现附带中划线的别名。
## 整体流程
为了将别名中的中划线正确实现，以下是完
在写spark程序时，经常会遇到序列化问题，首先我们应该弄清楚为什么要进行序列化。 因为当我们在Driver端创建一个对象，在Executor端要使用这个对象时，Driver要将这个对象发送给Executor，这个时候要进行序列化，只有通过序列化了，这个对象才能够通过网络进行传输。在Executor中创建一个类的实例下面先来看一个例子：Rules.scalapackage XXX
class R
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2023-12-01 09:08:54
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在处理数据分析和计算时，Apache Spark SQL 是一种高效的工具。本文章将向您介绍如何在 Spark SQL 中为列启用别名的过程。这是数据处理和分析中一个非常使用的功能，能为我们的数据集提供更清晰的结构和更易读的输出结果。接下来，我们将通过环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南的详细步骤，为您展示整个操作过程。
## 环境准备
为保证 Spark SQL 能流
类型别名（typeAliases） - 类型别名是为 Java 类型设置一个短的名字。 - 存在的意义仅在于用来减少类完全限定名的冗余。 ```xml <!--可以给实体类起别名--> <typeAliases> <typeAlias type="com.rui.pojo.User" alias="
原创
2022-06-28 14:15:13
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查看别名命令：alias
原创
2014-04-25 23:58:09
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Java最早是由SUN公司(已被Oracle收购)的詹姆斯·高斯林(高司令，人称Java之父)在上个世纪90年代初开发的一种编程语言，最初被命名为Oak，目标是针对小型家电设备的嵌入式应用，结果市场没啥反响。互联网的崛起，让Oak重新焕发了生机，于是SUN公司改造了Oak，在1995年以Java的名称正式发布，原因是Oak已经被人注册了，因此
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2023-08-09 13:22:14
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1. 关于JavaJava是一种广泛使用的计算机编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。任职于Sun微系统的詹姆斯·高斯林等人于1990年代初开发Java语言的雏形，最初被命名为Oak，目标设置在家用电器等小型系统的编程语言，应用在电视机、电话、闹钟、烤面包机等家用电器的控制和通信。由于这些智能化家电的市场需求没有预期的高，太阳计算机系统（Su
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2023-09-04 11:09:34
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目录一、概述二、索引别名相关 API一、概述在ES中，索引别名（index aliases）就像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引。别名带给我们极大的灵活性，我们可以使用索引别名实现以下功能：（1）在一个运行中的ES集群中无缝的切换一个索引到另一个索引上（无需停机）例如，在生产环境中，为了避免索引里面的数据和数据库中的数据不一致，运维每天都要重建一遍ES索引。又比如项目中使用的老的索引，
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2024-02-16 10:09:47
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目录基本查询语句及方法测试数据创建创建数据库与表插入表记录数据数据展示常见结果排版另一种结果排版 \G简单查询语句的书写与执行顺序查询语句书写执行顺序科普-- 起别名写法可以对字段做四则运算（加减乘数）concat 格式化拼接字段concat_ws 用指定字符拼接字段定制化查询结果常见的数据定制化关键字（非多表查询）where 条件过滤数据group by 对数据进行分组having 对分组的结果
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2024-06-22 13:42:04
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