RDD是Spark上最重要的概念。可以将RDD理解为是包含很多对象的集合，这些对象实质上是存储在不同的分区上的。当在RDD上执行计算时，这些分区能够并行执行。通过修改分区，我们能够有效的提高spark job的性能。下面通过一个简单的例子来说明下。 举例：找素数 假如我们想找出200万以内的所有素数。简单的方法是，我们可以先找出所有的非素数。然后对全部数字，执行清除所有这些非素数。剩下的就是素
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2024-10-15 07:36:56
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# 如何将 Spark 的 DataFrame 切分成多个 DataFrame
在数据处理和分析的过程中，我们常常需要将一个大的 DataFrame 切分成多个小的 DataFrame。这个操作不仅可以帮助我们更好地管理数据，还能使得后续的分析和处理更为高效。本文将带你探索如何在 Apache Spark 中实现这一功能，并为你提供一个详细的步骤指南和代码示例。
## 流程概览
首先，我们来
原创
2024-09-26 07:35:10
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学完了sparkSQL的自定义函数部分，做个总结。也希望能帮到大家，如有错误谢谢指正。 在学习Hive的时候已经了解到当内置函数无法满足业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user defined function)用户自定义函数类别分为以下三种：1).UDF：输入一行，返回一个结果(一对一) 上代码创建DataFramescala> val df = spark.re
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2023-09-16 21:01:42
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1、Shuffle流程spark的shuffle过程如下图所示，和mapreduce中的类似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager废弃掉(但是shuffleWriter的子类BypassMergeSortShuffleWriter和已经被废弃掉的HashShuffleWriter类似)。这样，每个mapTask在
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2024-10-20 12:59:52
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Hive 作为大数据中数仓的重要框架，从速度贼慢的MR引擎，再到Tez，到如今的Spark，速度一直在提升。虽然一条Hive SQL会转换成Spark的几个job，以及会生成多少Stage，我们还不好判断，「但是Spark如何读取Hive表后会有多少个Task呢？」我们知道「Spark的Task数由partitions决定」，那么又如何决定呢？Hive在读取不可切片文件的时候只能由单个节点来读入所
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2023-11-09 11:52:13
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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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Spark DAG切分是一个重要的性能优化策略，尤其在大数据处理场景中，合理的切分可以显著提升任务的执行效率和资源利用率。在这篇博文中，我将详细介绍Spark DAG切分的背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南，带您深入理解这一技术。
### 背景定位
在大数据处理的日常实践中，Spark已成为一种主流框架。随着数据量的不断增加，任务的复杂度增加，DAG（有向无环图）切分优化就
Spark 的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是 shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括 portal 的性能优化，web service 的性能优化，还有 Spark job 的性能优化。Spark 的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据
由于工作中需要处理很大的数据文件，使用split命令将其切分成较小的文件后再进行处理是一个不错的选择。在默认情况下，split以1000行为单位进行切分，如果不足1000行的会另外输出到一个文件。 输出文件由前缀和后缀组成，默认前缀为"x"，默认后缀是从a开始带两个字符，如"aa"、"ab"等，当下一个生成的文件到达最后一个字符时，字符数量会加2，如：'yz', 'zaaa'...通过这种扩展方式
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2024-05-30 22:24:37
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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。
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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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# Spark切分数据：基本概念与代码示例
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它能够高效地处理大量数据集，并提供多种功能来进行数据处理和分析。在数据分析过程中，数据切分（或称为数据划分）是一个至关重要的步骤。切分数据不仅可以提高计算性能，还可以帮助实现不同任务的并行处理。
## 数据切分的概念
数据切分是指将一个大的数据集划分成多个小的部分，通常称为“分区（partitio
# 项目方案: Spark任务切分方案
## 1. 简介
在分布式计算框架Spark中，任务切分是指将一个大规模的计算任务划分为多个小的子任务，以便并行执行。本文将介绍一种基于Spark的任务切分方案，并提供相应的代码示例。
## 2. 任务切分方案
Spark的任务切分方案可以通过以下几个步骤来实现：
### 步骤1: 数据准备
首先，我们需要将原始数据加载到Spark中，并进行相应的预处
原创
2023-12-15 05:16:47
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