【摘要】 external-shuffle-service是Spark里面一个重要的特性，有了它后，executor可以在不同的stage阶段动态改变数量，大大提升集群资源利用率。但是这个特性当前在k8s上并不能很好的运行。让我们来看看，在k8s上要实现这个external-shuffle-service特性的最新进展吧。如果你想在kubernetes集群中运行Spark任务，那么你可能会对：如何
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2023-12-25 13:40:48
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Elasticsearch filter使用filters优化查询ElasticSearch支持多种不同类型的查询方式，这一点大家应该都已熟知。但是在选择哪个文档应该匹配成功，哪个文档应该呈现给用户这一需求上，查询并不是唯一的选择。ElasticSearch 查询DSL允许用户使用的绝大多数查询都会有各自的标识，这些查询也以嵌套到如下的查询类型中：constant_scorefilterdcust
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2024-09-07 17:57:30
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引言:该部分内容主要是学习常见的几个RDD算子，并且通过几个综合示例来加强理解。RDD是一个只读的，可分区的分布式数据集，可以全部内容或部分内容缓存在内存。RDD编程基础转换算子：每一次转换（Transformation）操作都会产生新的RDD，但是RDD的转换过程是惰性求值的，所以说转换操作只记录转换过程，不实际计算。只有发生行动操作时才进行计算，常用算子如下: fileter(func):筛选
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2024-10-08 18:08:41
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# Apache Spark DataFrame 过滤操作详解
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个受欢迎的分布式计算框架。它提供了强大的 API，使开发者能够方便地处理海量数据。在处理数据时，常常需要对数据集进行筛选，获得满足特定条件的子集。本文将深入探讨如何使用 Spark DataFrame 进行过滤操作，并给出相关的代码示例。
## 什么是 DataFrame？
在 S
# 如何拆分Spark DataFrame
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何拆分一个Spark DataFrame。这是一个常见的操作，尤其是在大数据处理中。我会逐步指导你完成这个任务，让你能够独立处理类似的问题。
## 任务流程
下面是我们将要进行的任务流程，通过这个表格，你可以清晰地看到每一步的操作内容。
```mermaid
gantt
title 拆分S
原创
2024-07-10 05:20:20
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# SparkDF写入Kafka：完整指南
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流处理应用。用Spark DataFrame（SparkDF）向Kafka写入数据是一个常见操作，这种操作能够将批量数据流式化，使其能够快速、高效地进行数据处理。本文将详细介绍如何将Spark DataFrame写入Kafka，包括基本概念、使用环境、代码示例以及工作流程的可视化
# Spark DataFrame使用chunksize
在处理大规模数据时，一种常见的做法是将数据分块读取和处理，以避免内存溢出的问题。在Spark中，可以通过设置`chunksize`参数来控制DataFrame的分块大小，从而更有效地处理大规模数据集。
## 什么是chunksize？
在Spark中，DataFrame是一种分布式数据集，通常存储在集群的不同节点上。当处理大规模数据时
原创
2024-07-08 04:44:16
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# 如何实现“sparkdf循环取”
## 概述
在大数据处理中，经常需要对Spark DataFrame进行循环取数据的操作。本文将向您展示如何实现这一操作，帮助您更好地处理数据。
### 任务流程
下面是实现“sparkdf循环取”的流程：
```mermaid
gantt
title 任务流程
section 步骤
获取数据 :a1, 2022-01-01, 7
原创
2024-07-01 06:39:17
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# 如何实现sparkdf循环取数
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，掌握Spark技术对于处理大规模数据是非常重要的。在实际工作中，我们经常需要对Spark DataFrame进行循环取数操作，本文将介绍如何实现这一操作。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“sparkdf循环取数”的整体流程。下表展示了这一过程中的步骤：
```mermaid
erDiagram
CUS
原创
2024-06-22 04:02:20
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# 多值匹配多值查询在MySQL中的应用
在实际开发中，我们经常会遇到需要在数据库中进行多值匹配多值查询的情况。例如，我们有一个表存储了商品信息，其中一个字段是商品标签，可能有多个标签。现在我们需要查询所有包含特定标签的商品。在MySQL中，我们可以通过使用`FIND_IN_SET()`函数来实现多值匹配多值查询。
## `FIND_IN_SET()`函数介绍
`FIND_IN_SET()`
原创
2024-03-22 04:20:40
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同学们，下午好，今天给大家介绍的是一个实用小技巧，如何给分区进行“拆分分区”操作。平常情况下，品牌机特别是笔记本的出厂系统里面基本只分了一两个分区，甚至有的只有一个系统分区，对于要重装系统的话，那么转移资料简直是种折磨，所以今天给大家介绍两种方式来给分区进行拆分操作。一、没有PE维护U盘的情况，可直接在系统里面拆分操作，具体教程如下。首先，右键点击桌面上的“计算机”图标，选择“管理”选项。
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2023-10-31 15:32:56
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〇、问题今天群里有人问SELECT *FROM tableWHERE id IN（11,2,3,44，...）在in里面有大量数据4000+，有什么 好的处理方式吗？我的优化方案的总体思路是把in转换成表连接仅仅以MySQL和Java举例，其他数据库和开发语言也有类似的实现1、目标总体来说大概就是弄出来sql要这样SELECT a.*FROM table aINNER JOIN ( SELECT
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2021-02-26 11:15:23
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问题背景 由于爬虫抓取的数据不断增多，这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化，其中一个表结构如下：CREATE TABLE newspaper_article ( id varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', title varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', author varchar(255) DEFAULT NULL CO
〇、问题 今天ocp群里有人问 SELECT * FROM table WHERE id IN（11,2,3,44，...） 在in里面有大量数据4000+，有什么 好的处理方式吗？ 我的优化方案的总体思路是把in转换成表连接，其中in中多值转换成一列的结果集，类似临时表功能 仅仅以MySQL和Ja ...
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2020-09-08 14:38:00
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“公司要为年龄为23岁、25岁和28岁的员工发福利，请将他们的年龄、工号和姓名检索出来”，要完成这样的功能，我们可以使用OR语句来连接多个等于判断。SQL语句如下： 执行完毕我们就能在输出结果中看到下面的执行结果： 这里要检索的年龄值是很少的，只有3个，如果要求我们“检索年龄为21岁、22岁、25岁
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2018-10-20 00:51:00
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多表设计之外键约束 约束 约束的作用 约束是用来保证数据的完整性。 单表约束 主键约束 唯一约束 非空约束 多表约束
1.接收数据用spark streaming流式处理kafka中的数据，第一步当然是先把数据接收过来，转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种：1.利用Receiver接收数据，2.直接从kafka读取数据。1.1基于Receiver的方式这种方式利用接收器（Receiver）来接收kafka中的数据，其最基本是使用Kafka高阶用户API接口。对于所有
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2023-10-24 09:22:26
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今天我遇到一个用字典存储且一键多值时，导致程序复杂度的问题。开始我用字典一键多值存储时，多值是用list存储的，但是这导致出现了遍历字典时，程序的复杂度很高，使得程序运行很慢。由于我之前没有遇到过类似这种由存储结构而导致的问题，所以一开始并没有考虑到需要选择存储结构。最后我老师叫我改用set存储多值，修改过后代码如下：sentiment_df = pd.read_excel(filename)
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2023-10-27 07:02:21
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一、mysql索引分类 单值索引：一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引：一个索引包含多个列 基本语法： 创建：1.CREATE [UNIQUE] indexName ON mytable (columnname(length));——如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度，如果是BLOB和T
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2024-06-17 21:29:27
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Extract Values to Points又叫“值提取至点”，是地理信息数据处理中的一种常用方法，本文主要介绍了Extract Values to Points如何通过调用ArcPy模块在Python中进行实现。用途基于一组点要素，提取点对应的栅格像元值，并将这些值记录到输出点要素类的属性表中。语法ExtractValuesToPoints (in_point_features, in_ra
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2024-01-10 16:11:41
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