概述任务调度模块分为DAGScheduler和TaskScheduler两个组件，将用户提交的job划分不同阶段并提交到集群。 DAGScheduler分析用户提交的应用， 并根据计算任务的依赖关系建立DAG， 然后将DAG划分为不同的Stage（阶段） ， 其中每个Stage由可以并发执行的一组Task构成， 这些Task的执行逻辑完全相同， 只是作用于不同的数据。 而且DAG在不同的资源管理框
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2023-11-27 04:42:33
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# Spark DataFrame Join 实现教程
## 引言
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据处理工具，可以用于处理大规模的结构化和半结构化数据。在实际的数据处理中，往往需要将多个DataFrame进行连接（Join）操作，以便进行更复杂的分析和计算。本文将教会你如何使用Spark DataFrame进行Join操作。
## 流程概览
下面是实现Spark DataFr
原创
2023-09-02 14:35:51
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```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[准备数据]
step2[创建DataFrame]
step3[进行join操作]
step4[保存结果]
end[结束]
start-->step1
step1-->step2
step2-->step3
step3-->step4
原创
2024-07-06 04:18:39
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每一天都会进行更新，一起冲击未来StructField和StructTypeStructType---定义数据框的结构 StructType定义DataFrame的结构，是StructField对象的集合或者列表，通过printSchema可以打印出所谓的表字段名，StructType就是所有字段的集合。
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2023-08-26 23:54:35
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先来看看join操作，先看keyBy：keyBy
Constructs two-component tuples (key-value pairs) by applying afunction on each data item. The result of the function becomes the keyand the original data item becomes the v
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2023-11-30 12:02:39
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# 如何实现“spark df join 多个字短”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你需要帮助一位刚入行的小白实现“spark df join 多个字短”。在这篇文章中，我将向你介绍整个流程，并告诉你每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程
首先，让我们看一下整个流程。下面是一个表格展示了实现“spark df join 多个字短”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -
原创
2024-02-23 07:05:11
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本篇文章是关于我在学习Spark过程中遇到的一些问题及总结，分为Spark优化、RDD join问题、遇到的问题、总结、参考资料几个部分。 一：Spark优化 1、设置序列化器为KryoSerializer Spark默认使用的是Java序列化机制，但是Spark也支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化机制比Java序列化机制性能高10倍左右&nbs
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2024-08-03 14:30:34
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在使用 Spark 进行数据处理时，使用 DataFrame 的 `join` 操作经常会遇到重复字段的问题。尤其是在连接操作之后，如果不加以处理，可能导致同名字段的数据混淆。这篇博文将深入探讨 Spark DataFrame join 后重复字段的处理，以及如何通过 `select` 取值来解决相关问题。
### 背景定位
在数据科学与大数据处理领域，使用 Spark 进行大规模数据处理是常见
目录Java FastJson转JSON两个转义第一种转义：针对特殊字符第二种转义：自定义转义示例场景说明示例代码Java FastJson转JSON两个转义在Java开发中，FastJson是一个高性能的JSON处理框架，被广泛应用于JSON数据的序列化和反序列化。在实际开发中，我们有时需要将特殊字符进行转义，以便正确地表示在JSON中。本篇博客将介绍如何使用FastJson对JSON字符串进行
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2024-06-13 19:27:18
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Spark Join大小表无法广播过滤后大小表数据分布均匀 大小表 : 大小表尺寸相差 3 倍以上Join 优先考虑 BHJ小表的数据量 > 广播阈值时，优先考虑 SHJ无法广播大表 100GB、小表 10GB，都远超广播变量阈值当小表的尺寸 > 8GB时，创建广播变量，会中断任务执行，没有用 BHJ以同维度组合统计日志中的访问量 ：小表大表都大，无法 BHJ ，只能选择 SMJ//
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2023-07-11 01:00:30
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在处理大数据的过程中，经常会使用Apache Spark来进行数据分析。本文将详细探讨如何在Spark中获取DataFrame（df），从对相关协议的背景介绍，到具体的技术实现、优化方法，再到不同协议之间的比较，力求全面覆盖各方面的内容。
让我们从协议背景入手，理解在大数据处理中，各种网络协议之间的交互及其影响。
首先，关于数据传输与处理的底层协议，使用四象限图展现不同协议的特点。通过OSI模
# 如何在Apache Spark中循环处理DataFrame
在数据处理和分析的领域，Apache Spark是一个非常强大的工具。作为一名新手，你可能会对如何在Spark中循环操作DataFrame感到困惑。本文将引导你完成这一过程，并帮助你掌握相关知识。
## 整体流程
在我们开始之前，了解整个过程的步骤可以帮助你更好地理解每个环节。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述
# 使用 Apache Spark 生成 DataFrame
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛用于大数据处理与分析。DataFrame 是 Spark 中一种重要的数据结构，类似于传统数据库中的表格，可以方便地进行数据操作和分析。本文将介绍如何在 Spark 中生成 DataFrame，并通过示例代码进行演示。
## 什么是 DataFrame？
Da
一、Spark 运行架构Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskSc
# Spark DataFrame Select操作指南
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## **1. 引言**
本文将向新手开发者介绍如何在Spark中使用`select`操作对DataFrame进行选择操作。我们将从整个过程的流程开始，并逐步介绍每个步骤所需的代码和解释。
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## **2. 流程图**
以下是使用`select`操作进行Spark DataFrame选择的整体流程图。
```me
原创
2023-11-14 05:49:45
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Spark 2.x管理与开发-Spark的算子（三）Action*动作含义reduce(func)：聚合通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是课交换且可并联的collect()在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素count()返回RDD的元素个数first()返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）take(n)返回一个由数据集的前n个元素组成的数组takeSamp
# 如何在Spark中实现DataFrame的join操作
在数据处理过程中，连接（join）操作是一种常见且重要的操作。本文将指导你如何在Spark中使用DataFrame进行连接操作，并帮助你理解整个流程。我们将分步骤介绍，包括所需的代码和解释。
## 1. 整体流程
首先，我们来看看在Spark中执行DataFrame连接操作的整体流程。我们可以将步骤简化为以下表格：
| 步骤 |
众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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说一下的Spark Join的分类及基本实现机制 文章目录写在前面Spark支持哪些JoinRDD支持的JoinDataFrame支持的JoinSpark Join的实现方式Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join总结参考链接 写在前面面试官：说下Spark的Join方式有哪些？彩笔：Inner、Left、Left S
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2023-08-12 23:53:15
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