# 使用Spark打散Key的完整指南
在大数据处理过程中，经常需要对数据进行聚合操作，而在这些操作中，Key的打散常常是个重要的步骤。今天，我将教你如何使用Apache Spark打散Key。通过简单的步骤和代码示例，你将能掌握这一技术。
## 整体流程
我们可以将整个打散Key的过程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 环境准备 | 安
目录什么是DAGDAG 解决了什么问题DAG 是怎么工作的工作流程注意点DAG，全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图。在 Spark 中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。什么是DAGDAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。DAG Scheduler 会根据 RDD 的 transformation 动作，将 D
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2023-10-20 18:15:17
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# Spark RDD打散: 概念与实现
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛应用的快速大规模数据处理框架。Spark通过弹性分布式数据集（RDD）提供了丰富的功能，而RDD的“打散”是数据处理和性能优化中不可或缺的一个步骤。本文将为您详细介绍RDD的打散概念，并通过代码示例来演示如何实现这一过程。
## 1. 什么是RDD？
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的核心数据
# Spark SQL 打散：深度解析与示例
在大数据处理领域，Spark SQL 是一个强大的工具，可以在其上进行复杂的查询和交互式数据分析。打散（或称为扁平化数据）是处理嵌套数据结构时常见的操作。本文将深入解析 Spark SQL 中的打散技巧，提供代码示例，并展示如何在实际场景中应用。
## 什么是打散？
打散通常指将嵌套的结构（如数组或结构体）转化为扁平结构的过程。在 Spark S
原创
2024-10-04 03:48:24
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# Spark 查询 打散
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。它提供了一个快速、通用的集群计算系统。在处理大规模数据集时，我们经常需要对数据进行分组和聚合操作。但是，有时候我们也需要对数据进行打散操作，以避免数据倾斜问题。
## 什么是数据打散？
数据打散是指将数据按照某个键进行重新分配，使得每个键对应的数据量大致相等。这样做的目的是为了避免数据倾斜，即某些键对
原创
2024-07-22 10:07:08
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这篇文章仅仅是为了帮助自己理解在分布式环境下是如何进行随机森林模型构建的，文章中记录的内容可能不太准确，仅仅是大致上的一个理解。1.特征切分点统计 不管是连续取值型特征还是离散取值型特征，分裂树结点时都需要寻找最优特征的最优切分点。离散型特征还好一点，对连续型特征，其取值情况多，若是遍历所有数据样本，寻找特征的所有取值情况，然后找出全部的候选分割点，计算每个候选分割点下分割的效果，这个过程的
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2024-10-17 22:02:35
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Redis并没有使用libevent，libev，libuv等事件IO库，而是通过ae.h、ae.c两个文件，封装了简单的事件处理模型。进一步地，事件处理需要使用到系统的select、epoll等函数，在ae.c中，通过简单的宏判断，引入相应的实现文件，分别是ae_epoll.c、ae_evport.c、ae_kqueue.c和ae_select.c。先来看下ae.h。首先，Redis定义了两种事
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2023-09-21 07:27:47
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spark的执行流程简介1.类加载,通过反射调用指定类的main方法 2.创建SparkContext,跟Master通信,申请资源 3.Master跟Worker进行通信启动Executor 4.启动Eexcutor,并创建线程池 5.Executor向Driver反向注册 (前5步完成准备工作) 6.创建原始的RDD.例如textFile() 7.调用RDD中的Transformations算
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2023-08-02 13:32:57
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在大数据的诸多技术框架当中，Spark发展至今，已经得到了广泛的认可。Hadoop与Spark可以说是大部分企业级数据平台的主流选择，基于不同的应用场景，结合实际需求，来选择相应的技术架构。今天我们来聊聊Spark运行原理。 Spark继承了Hadoop MapReduce的特性，是典型的master/worker架构。这种架构就是把计算任务进行划分，然后进行分配给多个slave，也就是进行map
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2023-06-19 09:54:05
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1. RDD概述RDD是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了
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2023-10-27 11:31:49
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今天记录一下spark里面的一些key-value对的相关算子。key-value对可以简单理解为是一种认为构造的数据结构方式，比如一个字符串"hello"，单看"hello"的话，它是一个字符串类型，现在假设我想把它在一个文本中出现的次数n作为一个值和"hello"一起操作，那么可以构造一种键值对(key-value)的结构来表示，也就是（hello,n）这样的结构，那么可能会问为什么要这么构造
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2023-08-11 12:30:51
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1.说明在大规模分布式计算场景（如 Hadoop、Spark、Flink 等）中，数据倾斜（Data Skew） 是常见的性能瓶颈问题。其核心表现为某些计算节点（如 Reduce 任务或 Join 任务）因处理远多于其他节点的数据量，导致整体任务耗时剧增甚至失败。这种不均衡通常由以下原因引发：业务数据特性：如热门商品、头部用户、高频事件等，导致某些 Key 的数据量显著高于其他 Key（例如 8
之前在用redis的时候只会觉得说有缓存真好，可以节省大量时间，但是从来没有想过redis可能会存在的问题。在这里记录下最近自己遇到的以及听到的可能有问题的地方。热Key热点key是指瞬间有大量请求去访问同一个key，从而压垮缓存服务。会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致所在redis服务器宕机。那么接下来，对于这个key的请求就不可用，可能会直接压到数据库。导致服务整体不可用。发现热k
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2023-09-27 12:33:55
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# Python 打散
## 引言
在Python编程中，我们经常需要对数据进行打散操作。打散是指将数据集中的元素重新排列，从而打乱它们的顺序。这对于数据分析、机器学习和随机化算法等领域非常重要。
本文将介绍Python中常用的打散方法，并提供相应的代码示例。我们将探讨如何使用随机函数、numpy库和random库来实现数据的打散操作。
## 随机函数方法
Python内置了random
原创
2023-12-07 13:19:20
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MySQL学习系列Condition filtering 介绍连接查询至少是要有两个表的， 课程的讲述中可能使用 order_exp 表的派生表 s1、 s2 和 order_exp2。我们前边说过， MySQL 中连接查询采用的是嵌套循环连接算法， 驱动表会被访问一次， 被驱动表可能会被访问多次， 所以对于两表连接查询来说， 它的查询成本由下边两个部分构成：单次查询驱动表的成本多次查询被驱动表的
Spark中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中，都是通过combineByKey()实现的。它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值（可以自己配置返回的参数，返回的类型） 首先理解：combineByKey是一个聚合函数，实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩，分别求出他们的平均值。（也就是对3门考试成绩进行聚合，用一个平均数来表示）combineByKey是通
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2024-01-17 10:23:41
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ShardingSphere + MySQL实现分库一、ShardingSphere简介ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各
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2024-10-10 13:52:36
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将 Pod 打散调度到不同地方，可避免因软硬件故障、光纤故障、断电或自然灾害等因素导致服务不可用，以实现服务的高可用部署。Kubernetes 支持两种方式将 Pod 打散调度:Pod 反亲和 (Pod Anti-Affinity)Pod 拓扑分布约束 (Pod Topology Spread Constraints)本文介绍两种方式的用法示例与对比总结。使用 podAntiAffinity将 P
原创
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2022-12-14 21:28:16
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出现以下结果则说明打包成功。2.4刷新我们的项目，我们能在项目的 target 目录下找到我们打包好的 war 包。2.5将上述打包好的 war 包放置我们的 tomcat 的 webapps 目录下。如图所示。2.6修改 tomcat 中 conf 目录下的配置文件 server.xml，在配置文件中找到Host标签，在其中添加如下内容
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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2023-11-29 15:34:28
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