目录将程序打成jar包上传任务On Yarn两种模式对比（client模式和cluster模式）将每条数据写到MySQL，对比每种方式的不同（为什么有了foreach还需要有foreachPartition）记一些有意思的算子MapPartitionforeachPartitionreduceByKey和groupByKey的区别 将程序打成jar包上传任务import org.apache.h
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2024-06-07 05:47:10
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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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2024-06-10 12:14:20
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文章目录一、提出任务二、涉及知识点1、开窗函数概述2、开窗函数格式三、完成任务（一）新建Maven项目（二）添加相关依赖和构建插件（三）创建日志属性文件（四）创建分组排行榜单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到数据集2、定义成绩样例类3、导入隐式转换4、创建成绩数据集5、将数据集转换成数据帧6、基于数据帧创建临时表7、查询临时表，实现分组排行榜8、显
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2023-10-05 16:44:03
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1、reduceByKey(func):功能是使用func函数合并具有相同键的值。2、groupByKey()：功能是对有相同键的值进行分组，比如有四个键值对("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5)采用groupByKey()后结果为：("spark",(1,2)),("hadoop",(3,5))3、keys：返回的是键值对的键列表，rd
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2023-10-26 17:35:07
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先说job、stage、task的关系一个job ——> 一或多个stage ——> 一或多个taskjob所谓一个 job，就是由一个 rdd 的 action 触发的动作，可以简单的理解为，当你需要执行一个 rdd 的 action 的时候，会生成一个 job。stagestage的划分依靠宽、窄依赖，遇到一个宽依赖shuffle，就划分为一个stage。spark 划分 stag
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2024-02-11 21:18:36
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# Spark 分组拼接的应用与示例
## 前言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛应用于大规模数据处理和分析。本文将探讨 Spark 中的分组拼接技术，通过具体的代码示例帮助读者深入理解这一概念。同时，我们将通过类图与流程图来展示相关的结构和流程，增强理解的深度。
## 什么是分组拼接
分组拼接（Group and Concatenate）是一种对数据集进行分组后
# Spark 分组统计入门指南
在数据分析中，经常需要对数据进行分组统计。在 Spark 中，这个操作可以通过 DataFrame 或 RDD 来完成。本文将带你逐步了解如何在 Spark 中实现分组统计，特别是通过 DataFrame API。我们将通过一个简单的示例来具体说明。
## 流程概览
下面是实现 Spark 分组统计的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 Spark 实现分组排序
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。对于新手开发者来说，了解如何在 Spark 中进行分组排序是一个重要的任务。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你掌握 Spark 中的分组排序。
## 流程概述
实现分组排序的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
GroupingComparator在hadoop的mapreduce编程模型中，当在map端处理完成输出key-value对时，reduce端只会将key相同的到同一个reduce函数中去执行。但是，当使用java对象为key时，如何判断Java对象是同一个key呢，这时候就需要GroupingComparator，利用该类中的compare方法，根据自己的需求，设定key相同的条件，从而放入同
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2024-10-08 16:56:32
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目录前言方式1：采用groupByKey方式2：采用两阶段聚合优化方式3：先获取每个分区的TopN，后获取全局TopN方式4：采用aggregateByKey优缺点结语 前言在实际开发过程中，我们会经常碰到求TopN这样常见的需求，那在Spark中，是如何实现求TopN呢？带着这个问题，就来看一下TopN的实现方式都有哪些！方式1：采用groupByKey思路：按照key对数据进行聚合（grou
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2023-10-29 09:54:34
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目录1、第一种实现方式（采用groupByKey API）2、第二种实现方式（采用两阶段聚合优化）3、第三种实现方式（只获取每个分区的前N个数据）4、第四种实现方式（采用aggregateByKey API）5、第五种实现方式（采用二次排序实现）待更新代码中使用的源数据groupsort.txt内容如下aa 78
bb 98
aa 80
cc 98
aa 69
cc 87
bb 97
cc 86
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2023-08-17 17:32:04
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避免使用GroupByKey我们看一下两种计算word counts 的方法，一个使用reduceByKey，另一个使用 groupByKey：val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")
val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (wor
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2024-05-19 22:37:35
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继上次介绍了Spark部分算子之后，本文继续介绍余下的Transformations算子。（11）reduceByKey必须注意，这里操作的也是key-value类型的RDD，专用名叫做pair RDD，本算子会要求传入一个函数，对于value进行计算，这时候，我们可以通过增加分区的个数来提高并行度。对于Transformations算子，因为每一步不产生结果，只好用foreach的方法来输出结果
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2024-07-23 12:47:46
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1 前言
在前面一系列博客中，特别在Shuffle博客系列中，曾描述过在生成ShuffleWrite的文件的时候，对每个partition会先进行排序并spill到文件中，最后合并成ShuffleWrite的文件，也就是每个Partition里的内容已经进行了排序，在最后的action操作的时候需要对每个executor生成的shuffle文件相同的Partition进行合并，完成Actio
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2023-11-25 22:00:27
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最近在使用Spark进行一些日志分析，需要对日志中的一些(key,value)型数据进行排序，并取出value最多的10条数据。经过查找资料，发现Spark中的top()函数可以取出排名前n的元素，以及sortBy()函数可以对(key,value)数据根据value进行排序，原以为一切都很好解决，但是实际情况并没有得到想要的结果数据，研究了部分源码，才最终达到了想要的数据，特在此备注和分享。&n
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2023-11-27 10:17:52
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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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1.首先打开spark 命令： bin/spark-shell 2.在spark中创建一个文件夹，在里面创建2个TXT文件 3 执行命令 sc 是上下文执行文件 textFile(“input”)是指定文件夹，.flatMap(.split(" ")) 是进行分组 .map((,1))是一种转化结构，.reduceByKey(+)是分组聚合 .collect打印结果 scala> sc .t
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2023-06-09 15:10:18
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合
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2023-11-10 16:58:17
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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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自定义排序（重要）spark中对简单的数据类型可以直接排序,但是对于一些复杂的条件以利用自定义排序来实现import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//自定义排序
object CustomSortTest {
def main(args: Array[String]): Uni
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2024-03-06 03:22:09
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