始终考虑将RDD转换为Dataframe数据帧，执行请求的操作并保存结果......这是节省时间最多的方法。那么让我们深入研究Dataframe数据帧测试数据workers：1,Jerry,man,USA2,Cathy,female,GBR3,Teresa,female,GBR4,Rut,female,USA5,Roasie,female,AUS6,Garry,man,GBR7,Adam,man,
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2023-08-26 14:36:08
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1.RDD优点： 1.1 编译时类型安全； 1.2 编译时就能检查出类型错误； 1. 3 面向对象的编程风格； 1.4 直接通过类名点的方式来操作数据缺点：
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2024-02-16 20:22:03
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行列之间的互相转换是ETL中的常见需求，在Spark SQL中，行转列有内建的PIVOT函数可用，没什么特别之处。而列转行要稍微麻烦点。本文整理了2种可行的列转行方法，供参考。 本文链接：测试数据准备本文的环境是Windows 10, Spark 2.4，开发语言是Python。首先构建一点初始测试数据， from pyspark.sql import SparkSession
sp
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2024-02-26 14:32:59
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pandasspark工作方式单机single machine tool，没有并行机制parallelism，不支持Hadoop，处理大量数据有瓶颈分布式并行计算框架，内建并行机制parallelism，所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上。以处理in-memory数据的方式处理distributed数据。 支持Hadoop，能处理大量数据延迟机制not lazy-evaluatedlaz
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2024-01-12 00:40:31
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SparkSQL和DataFrame
SparkSQL简介
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
SparkSQL的特性
1.易整合
2.统一的数据访问方式
3.兼容Hive
4.标准的数据连接DataFrames简介
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2024-06-06 10:39:38
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文章目录问题点:优化点:参考: 环境 spark2.4.8 on yarn(hadoop2.4.5)优化后package com.bl.bigdata.cdp.execservice.service.batch.schedule.common
import com.bl.bigdata.cdp.execservice._
import com.bl.bigdata.cdp.execservic
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2024-06-03 21:34:44
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一。从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成S
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2023-07-21 21:56:00
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内容目录创建SparkSession对象从CSV文件中读取从JSON文件中读取从Parquet文件中读取从数据列表中创建DataFrame从字典列表中创建DataFrame选择一列选择多列过滤年龄大于30的数据过滤名字为Alice的数据可以使用and、or、not等操作符进行组合查询按照年龄分组并计算平均年龄和最大年龄将age列从整型改为浮点型 Spark的DataFrame是一种类似于表格的数
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2023-07-28 20:23:48
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课程目标
掌握Spark SQL的原理掌握DataFrame数据结构和使用方式熟练使用Spark SQL完成计算任务 Spark SQL
Spark SQL概述什么是Spark SQL 2 sparkSQL优点我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的
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2024-08-14 18:41:49
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文章目录agg()、alias()colRegex()createGlobalTempView()drop()exceptAll(other)filter()、where()groupBy()intersectAll(other)join(other, on=None, how=None)sort()、orderby()replace(to_replace, value=, subset=Non
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2023-08-20 22:31:51
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目录1.绪论2.概念2.1什么是RDD？2.2什么是DataFrame？2.3什么是DataSet？3.RDD、DataFrame、DataSet区别与联系3.1区别3.2联系4.RDD、DataFrame、DataSet间的相互转换1.绪论在Spark中，有三个针对数据的抽象结构：RDD、FataFrame、DataSet；RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式
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2023-11-27 07:11:32
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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1. DataFrame在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame，也可以通过DataFrame转化为RDD，DataFrame可以理解为数据的一个格式，实质show()就是一张表。读取数据构造DataFrame主要有以下几种方式：从Json文件中读取通过SQLContext构造类对象构造DataFrame动态创建Schema构造当前的DataFrame结构从parquet文件中读取从M
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2023-09-19 23:00:26
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groupByKey 和 reduceByKey 有什么区别？从这两个算子的字面意思来看，groupByKey 是先按照 key 进行分组，然后把相同的 key 收集到一起；reduceByKey( f )，把相同的 key 进行聚合，聚合的逻辑由传入 f 函数所指定。这两个算子，只针对 kv 格式的 RDD 才能使用。在前几篇文章中说了，每调一个算子，都是一次 RDD 的转换，也是一次数据形态的
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2023-08-21 09:23:03
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一、RDD、DataFrame、DataSet1. RDDRDD，全称为 Resilient Distributed Datasets，即分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、 可分区、里面的元素可以并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集
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2023-09-28 18:22:37
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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据
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2023-08-08 11:39:33
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Spark SQL 自定义函数实例（UDF、UDAF、UDTF）UDF函数分类及说明自定义UDF函数及使用maven依赖dependencies自定义UDAF函数及使用hive UDTF函数写法 UDF函数分类及说明UDF分为三种： UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),
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2023-09-28 20:30:50
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RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同：DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合1. RDD和DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别左侧的 RDD[Person] 虽然以 Person 为类型参数，但Spark
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2023-07-10 21:10:52
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