如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程，就是将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子，都会触发shuffle操作。 shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本
1.首先了解下什么是布隆过滤器，它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。 如果想要判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表，树等等数据结构都是这种思路. 但是随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。 2.不过世界上还有一种叫作散列表（又叫哈希表，Hash table）的数
# MySQL 强制 Hash Join
在数据库优化中，Join 操作是非常常见的需求。在 MySQL 中，不同的 Join 策略可能会影响查询的性能。其中，Hash Join 是一种高效的连接方法，但在某些情况下，MySQL 默认的优化器可能不会选择使用 Hash Join。本文将介绍 MySQL 中强制使用 Hash Join 的方法，同时提供代码示例，以帮助开发者更好地理解和应用这一技术
**实现 MySQL 强制 hash join**
**1. 简介**
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，它支持多种连接算法来处理表之间的连接操作。在某些情况下，我们可能需要使用强制 hash join 来提高连接操作的性能。强制 hash join 是一种连接算法，它使用哈希表来存储连接操作的结果，以减少磁盘 I/O 和 CPU 开销。
**2. 强制 hash join 的实
原创
2024-01-01 09:11:12
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随着时间的推移，大数据分析已达到一个新的程度，反过来又改变了其运作模式和期望。今天的大数据分析不仅处理大量数据，而且还具有快速周转时间的既定目标。虽然Hadoop是大数据分析背后无与伦比的技术，但它在快速处理方面存在一些不足。但是，随着Spark的出现，数据处理速度便有了更大的期望。 当我们谈到Spark时，我们想到的第一个术语是弹性分布式数据集(RDD)或Spark RDD，它使数据处
# Spark 触发算子：引导大数据处理的关键
随着大数据时代的来临，Apache Spark 成为数据处理领域的重要工具。其强大的并行计算能力和丰富的功能，使得数据分析、机器学习和图形处理等任务变得高效。今天，我们将深入了解 Spark 的触发算子（Action Operators），以及它们在数据处理中的重要性。
## 什么是触发算子？
在 Spark 中，操作可以分为两大类：转换算子（
原创
2024-09-07 06:41:15
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## 如何在Spark中触发视图
在大数据的处理和分析中，Apache Spark是一个非常流行的工具。它能够处理大规模的数据集，并提供简单的API来执行复杂的计算。特别是在处理数据视图时，我们常常需要“触发”视图以更新数据。本文将详细介绍如何在Spark中触发视图，并为你提供一个清晰的步骤流程。
### 整体流程
为方便理解，以下是实现“Spark触发视图”的整体流程：
| 步骤 | 描
RDD shuffle类算子1.概述2.去重算子2.1.distinct3.聚合算子3.1.复用性函数3.1.1.默认分区器3.1.1.combineByKeyWithClassTag3.2.reduceByKey3.3.groupByKey3.4.groupBy3.5.aggregateByKey3.6.combineByKey4.排序算子4.1.sortByKey4.2.sortBy5.重分
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2023-07-04 16:30:21
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Opengauss向量化HashJoin
Opengauss是一个高性能、高可扩展性和高可靠性的开源数据库系统。它具有许多先进的特性，其中之一是向量化HashJoin。HashJoin是一种常见的关系数据库操作，用于将两个或多个表中满足某个条件的行进行合并。传统的HashJoin算法在处理大规模数据时效率较低，而Opengauss的向量化HashJoin通过利用SIMD指令集的向量化计算能力，显
原创
2024-01-10 02:09:43
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Spark中的shuffle是在干嘛？Shuffle在Spark中即是把父RDD中的KV对按照Key重新分区，从而得到一个新的RDD。也就是说原本同属于父RDD同一个分区的数据需要进入到子RDD的不同的分区。但这只是shuffle的过程，却不是shuffle的原因。为何需要shuffle呢？Shuffle和Stage在分布式计算框架中，比如map-reduce，数据本地化是一个很重要的考虑，即计算
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2023-09-13 11:15:05
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1、RDD提供了两种类型的操作：transformation和action所有的transformation都是采用的懒策略，如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。1）transformation操作：得到一个新的RDD，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDDmap(func):对调用map的RDD数据集中的每个
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2023-07-06 16:40:40
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SparkStreaming 能够接收任意类型的流式数据，不单单只是内建的Flume,Kafka,Kinesis,files,sockets等等。当然若要支持此种数据，则需要开发者自定义程序来接受对 应的数据源。本文以下部分就是要实现自定义的Receiver3、自定义Receiver 3-1) 自定义一个类，通常需要继承原
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2024-06-28 15:39:14
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# Spark SQL 中的变量和触发机制
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，广泛应用于大规模数据集的分析和处理。Spark SQL 是 Spark 的一个重要组件，专门用于结构化数据的处理。在实际工作中，我们经常需要在Spark SQL中使用变量，以提高代码的灵活性和可重用性。本文将介绍Spark SQL中变量的使用以及触发机制，并通过代码示例来帮助理解。
## Spark
# Spark 如何触发 Reduce 计划的项目方案
Apache Spark 是一个强大的数据处理引擎，广泛应用于大数据处理和分析。为了有效利用 Spark 的强大性能，我们需要理解其核心操作的工作原理，尤其是 Reduce 操作。在本方案中，我们将详细探讨 Spark 如何触发 Reduce 计划，并通过代码示例、序列图和关系图进行展示。
## 项目背景
在大数据处理时，我们常常会面临
原创
2024-09-06 06:22:13
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Spark是一个快速、可扩展和容错的大数据处理框架。它提供了一种可以在分布式环境中处理大规模数据的简化方法。在Spark中，操作是按照转换操作和行动操作两大类进行的。转换操作是指根据已有的数据生成新的RDD（弹性分布式数据集），而行动操作是指对RDD进行计算并返回结果。
Spark的行动操作是由行动算子（Action Operator）触发的。行动算子会触发Spark作业的执行，将RDD中的数据
原创
2023-12-10 11:02:44
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前段时间遇到一个问题：找出一个文本文件中所有符合条件的字符串（文本文件都是字母可能有回车，换行） 条件格式： 1.左边三个大写字母 2.中间一个小写字母 3.右边三个大写字母 文本文件str.txt如下：sdfasdfAAAsAAAdfasddllfadsBBBsBBBdfdfdfsdfdf
dfadfsfaHHHsKKKsaddfk
Standalone Cluster HA前面我们配置的 Standalone 集群实际上只有一个 JobManager，此时是存在单点故障的，所以官方提供了 Standalone Cluster HA 模式来实现集群高可用。1. 前置条件在 Standalone Cluster HA 模式下，集群可以由多个 JobManager，但只有一个处于 active 状态，其余的则处于备用状态，Flin
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2023-12-19 21:24:53
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一、触发器概述 触发器（Trigger）是一种特殊的存储过程，它与表紧密相连，可以是定义表的一部分。当预定义的事件（如用户修改指定表或者视图中的数据）发生时，触发器将会自动执行。 触发器基于一个表创建，但是可以针对多个表进行操作。所以触发器可以用来对表实施复杂的完整性约束，当触发器所保存的数
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2023-11-27 15:57:14
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Flink批Hash Join递归超限问题随着Flink流批一体能力的迅速发展以及Flink SQL易用性的提升，越来越多的厂商开始将Flink作为离线批处理引擎使用。在我们使用Flink进行大规模join操作时，也许会发生如下的异常，导致任务失败：Hash join exceeded maximum number of recursions, without reducing partition
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2023-08-18 16:35:10
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# Apache Spark中的触发算子
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，能够高效地进行大规模数据处理。Spark的核心组件之一是其算子（Operators），这些算子可以分为两大类：转换算子（Transformations）和行动算子（Actions）。本文将重点讨论触发算子，了解其工作原理，并提供一些实用的代码示例。
## 触发算子的定义
在Spark中，触发算子主要
原创
2024-08-28 08:06:29
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