spark 新特性主要增加DataFrame/DataSet、Structured Streaming和Spark Session1. DataFrame/DataSet主要替换之前的RDD，主要优势在执行效率、集群间通信、执行优化和GC开销比RDD有优势。2. Structured Streaming大部分场景替换之前的Streaming，比之前的优势集中中简洁的模型、一致的API、卓
概述本文讲述spark sql中的dataset的组成部分，并对其创建过程进行分析。Dataset要点我们可以总结出dataset的一些要点，如下：和关系型数据表一样，Dataset是强类型的。数据集的行的集合，被称为Dataframe。和RDD一样，Dataset的操作分为两类：转换(transformations)和行动(action)。和RDD一样，Dataset是lazy的，也就是说当执行
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2024-04-17 10:40:10
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# Spark Dataset按分区拆分为多个Dataset
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建SparkSession] --> B[加载数据源]
B --> C[按列进行分区]
C --> D[拆分为多个Dataset]
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-D
原创
2024-01-05 09:33:41
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Partitioning:分区数据通常用于水平分配负载，这具有性能优势，并有助于以逻辑方式组织数据 .分区表会更改持久化数据的结构，现在将创建反映此分区结构的子目录 .这可以显着提高查询性能，但前提是分区方案反映了常见的过滤 .在Spark中，这由 df.write.partitionedBy(column*) 完成，并通过将 columns 分区到同一子目
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2024-06-11 12:46:09
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RDD(弹性分布式数据集)RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD 具有数据流模型的特点： 自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD 允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓 存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。可以从三个方面来理
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2024-03-30 20:50:13
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# Spark 拆分 Dataset 的实现教程
在大数据处理领域中，Apache Spark 是一款广泛使用的集群计算框架。它的强大之处在于其处理大规模数据的能力。在某些情况下，我们需要将一个大的 Dataset 拆分为多个小的 Dataset，例如为了更好地进行数据处理、分析、训练模型等。本文将详细介绍如何在 Spark 中实现 Dataset 的拆分。
## 流程概述
在开始之前，我们
原创
2024-09-09 05:30:53
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# 如何实现 Spark Dataset 拆分
Spark 数据处理是大数据领域中非常重要的一部分，在处理数据时，可能会需要将一个大 Dataset 拆分成多个较小的 Dataset，以便进行更有效的数据分析或处理。本文将指导你如何用 Apache Spark 拆分 Dataset，并且提供详细的步骤及代码示例。
## 1. 流程概述
在执行 Spark Dataset 拆分操作之前，我们需
原创
2024-08-31 09:05:34
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如何优雅拆分 Spark Dataset
## 引言
在大数据处理中，Spark 是一个非常常用的框架。Spark 的核心概念是 Resilient Distributed Datasets (RDDs)，它是一个可以分布式处理的弹性数据集。然而，RDDs 的抽象层级较低，而且操作起来繁琐，这使得 Spark 的开发者们开发和维护代码变得非常困难。
为了解决 RDDs 的问题，Spark 引入
原创
2023-12-20 08:12:09
16阅读
在处理大数据时，Spark的Dataset工具是一个强大的工具，但在使用中，如何对Dataset进行均匀有效的拆分，却是很多工程师面临的技术痛点。我们需要一种能在处理过程中最小化资源浪费和提升效率的方法。
> 引用用户需求：
> "我们的数据集越来越大，我们需要一种方法使得数据处理更加高效，尤其是在进行分区和拆分数据时，希望能做到均匀和负载均衡。"
```mermaid
timeline
1.说明/*
* RDD 任务切分中间分为:Application、Job、Stage 和 Task
Application:初始化一个SparkContext即生成一个Application;
new SparkConf().setMaster("local").setAppName("distinctTest")
Job:一个Action算子
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2023-05-27 16:28:55
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# 用Java将List拆分为多个子列表
在Java编程中，处理集合是一项常见的任务。今天，我们将讨论如何将一个大的 `List` 拆分成多个较小的 `List`。这个操作在需要对数据进行分块处理、分页显示或分布式计算时尤为重要。
## 1. 背景介绍
在许多应用中，开发者可能需要处理大量数据。将数据分割成更小的部分可以提高性能并提高代码的可维护性。例如，在Web应用程序中，通常会将用户列表
目标
SparkSQL 是什么SparkSQL 如何使用
Table of Contents
1. SparkSQL 是什么
1.1. SparkSQL 的出现契机1.2. SparkSQL 的适用场景2. SparkSQL 初体验
2.3. RDD 版本的 WordCount2.2. 命
## 如何将一个Java List拆分为多个List
在Java编程中，我们经常需要将一个大的List拆分为多个小的List。这种需求常见于数据处理、分页展示或在一些特定算法中。今天，我们将一步一步地学习如何实现这一功能。
### 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
UDAF简介UDAF（User Defined Aggregate Function）即用户定义的聚合函数，聚合函数和普通函数的区别是什么呢，普通函数是接受一行输入产生一个输出，聚合函数是接受一组（一般是多行）输入然后产生一个输出，即将一组的值想办法聚合一下。UDAF的误区我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的，实际上UDAF可以跟group by一起使用，也可以不跟gro
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2024-06-12 15:06:21
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【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用Spark Machine Learning Library和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、Model Pipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价
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2023-10-09 00:49:28
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# Spark Dataset 中的 groupByKey 操作与多个 Key 的应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，支持多种数据处理模型和编程语言。Spark 的 Dataset API 是一种强类型的 API，它结合了 RDD 的灵活性和 DataFrame 的优化。本文将介绍如何在 Spark Dataset 中使用 `groupByKey` 来处理多个键的场景，并
Sub sheet转独立文件()Dim sht As WorksheetApplication.ScreenUpdating = Falseipath = ThisWorkbook.Path &"\"For Each sht In Sheetssht.CopyActiveWorkbook.SaveAs ipath & sht.NameActiveWorkbook.CloseNext
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2021-03-27 10:08:56
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TCP 是一种字节流（byte-stream）协议，流的含义是没有固定的报文边界。假设你调用 2 次 write 函数往 socket 里依次写 500 字节、800 字节。write 函数只是把字节拷贝到内核缓...
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2020-03-19 19:45:00
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# Java将Word拆分为多个文档
在日常的开发工作中，我们经常会遇到需要将一个大的Word文档拆分成多个小文档的需求。比如，我们可能需要将一个包含多个章节的技术文档拆分成每个章节一个独立的文档，以方便进行版本控制和管理。本文将介绍如何使用Java实现这个功能，并提供相应的代码示例。
## 功能需求
我们的目标是实现一个能将Word文档拆分为多个子文档的Java程序。具体来说，我们需要完成
原创
2023-12-23 06:23:49
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# Java处理CSV拆分为多个Excel
CSV（Comma Separated Values）是一种常见的数据格式，它使用逗号来分隔不同的字段。在实际应用中，我们经常需要将大型的CSV文件拆分成多个Excel文件以方便处理和分析。本文将介绍如何使用Java来处理CSV文件并将其拆分为多个Excel文件。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工具和环境：
1. JDK（Java
原创
2023-08-21 08:57:17
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