一、目标对象添加隐式转换函数的方式实现自定义排序object MySort{
//为student类添加隐式转换函数
implicit val stuOrdering = new Ordering[student]{
override def compare(x: student, y: student) = {
//自定义排序格式为：默认按年龄升序排序，当年龄相同时，
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2023-12-14 14:22:56
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先通过示例代码来理解reduceByKey和groupByKey：scala> val wordsRDD = sc.parallelize(Array("one", "two", "two", "three", "three", "three"),2).map(word => (word, 1))
wordsRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String,
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2024-04-11 06:35:08
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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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文章目录窗口分析函数1. 分析函数2. 聚合函数3. 窗口函数行列转换1. 行转列2. 列转行JSON处理1. JSON对象2. JSON数组Hive SQLSpark SQL时间处理 窗口分析函数函数中用到的表数据如下图：1. 分析函数row_number()rank()dense_rank()这3个函数通常用在组内排序中，但实现的效果却不相同，用法如下：select
na
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2023-11-27 11:26:39
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目录1 random 模块中的随机函数 1.1.choice() 函数——返回一个列表，元组或字符串的随机项 1.2.randrange() 函数——返回指定递增基数集合中的一个随机数，基数缺省值为1 1.3.random() 函数——返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内 1.4.seed()
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2023-09-23 16:54:44
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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
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
# 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 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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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 |
Data Types(数据类型)Spark SQL和DataFrames支持以下数据类型:Numeric types(数字类型)ByteType: 表示1字节有符号整数。数字的范围是从-128到127。
ShortType: 表示2字节有符号整数。数字的范围从-32768到32767。
IntegerType: 表示4字节有符号整数。数字的范围是从-2147483648到2147483647。
L
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2023-11-02 21:16:44
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分区在Spark程序中，RDD是由SparkContext上下文生成的，一个数据源只能生成一个RDD对象（流处理场景中，指定多个消息源可以生成多个RDD，存在DStream中）。RDD（Resilient Distributed Dataset）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。分区（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，
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2023-09-19 23:13:55
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"二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。# 导入pandas
import pandas as pd
pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=Non
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2023-07-11 01:01:25
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文章目录RDD编程RDD创建RDD操作转换操作行动操作键值对RDD创建键值对RDD常用键值对转换操作一个综合实例 RDD编程RDD创建两种方式从文件系统中加载数据创建RDD>>> lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
>>> lines = sc.textFile("
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2023-11-14 07:23:01
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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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文章目录基本的查询方式将DF注册成table去处理RDD、DataFrame、DataSet之间的差异将RDD转换成DataSet的方法1.使用反射推断结构(样例类)2.通过编程接口指定Schema 基本的查询方式例一份数据如下： anne 22 NY joe 39 CO alison 35 NY mike 69 VA marie 27 OR jim 21 OR bob 71 CA mary 5
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2023-11-27 19:50:58
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map、flatMap、filter这种最基础的算子就不说了。1.union union算子原理的结论1、新的rdd，会将旧的两个rdd的partition，原封不动地给挪过来2、新的rdd的partition的数量，就是旧的两个rdd的partition的数量的综合 2.groupbyKey一般来说，在执行shuffle类的算子的时候，比如groupByKey，reduceB
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2023-11-26 10:38:29
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