一、为什么需要Sort-Based Shuffle？ 1. Shuffle一般包含两阶段的任务：第一部分，即产生Shuffle数据的阶段（Map阶段，需要实现ShuffleManager中的getWriter方法来写数据（数据通过BlockManager可以写入Memory、Disk、Tachyon等，例如想实现非常快的Shuffle，就可以把数据写入内存中，但是内存不稳定，建议采用MEMORY
在Spark1.2版本之后，出现了SortShuffle，这种方式以更少的中间磁盘文件产生而远远优于HashShuffle。而它的运行机制主要分为两种。一种为普通机制，另一种为bypass机制。而bypass机制的启动条件为，当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时（默认为200），就会启用bypas
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2023-08-21 10:45:41
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今天，分布式计算引擎是许多分析、批处理和流应用程序的支柱。Spark提供了许多开箱即用的高级功能（pivot、分析窗口函数等）来转换数据。有时需要处理分层数据或执行分层计算。许多数据库供应商提供诸如“递归 CTE（公用表达式）”或“join” SQL 子句之类的功能来查询/转换分层数据。CTE 也称为递归查询或父子查询。在这篇文章中，我们将看看如何使用 Spark 解决这个问题。分层数据概述 –存
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2024-08-16 13:36:50
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# Spark递归查询实现指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一款非常流行的分布式计算框架。进行递归查询通常意味着要处理一个层级结构的数据，比如公司员工的管理层级，树形结构等。本文将带领新手开发者实现 Spark 中的递归查询。我们将分步骤进行，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-14 05:12:32
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问题：join导致partition数量膨胀Spark把每一个RDD分割为若干个partition，每一个partition上的计算是一个独立的task。每个task在执行的时候都是独立schedule的，都需要执行一遍完整的排序、系列化、计算、反序列化工作。这其中很大一部分工作的开销基本都是恒定的，不随partition中数据的多少而变化。所以当一个RDD的partition过多的时候，计算时会
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2024-07-14 06:55:46
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练习1：List类型的使用要求1: 定义不可变的List 试用如下方法 :: 、 :::、concat、filter、map、append。 要求2：定义可变的List 试用如下方法 :: 、 :::、concat、filter、map、append。1.1 不可变的List:: 方法// 1. Nil为空列表，使用 :: 将元素放入列表中
val list01 = "baidu" :: "goo
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2024-09-13 14:25:34
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在实际工作中会遇到，最近有需求将产品炸开bom到底层，但是ERP中bom数据在一张表中递归存储的，不循环展开，是无法知道最底层原材料是什么。 在ERP中使用pl/sql甚至sql是可以进行炸BOM的，但是怎么使用spark展开，并且效率要不Oracle更高效的展开，是个问题。展开方法 有以下
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2024-06-21 09:22:37
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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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递归查询原理SQL Server中的递归查询是通过CTE(表表达式)来实现。至少包含两个查询，第一个查询为定点成员，定点成员只是一个返回有效表的查询，用于递归的基础或定位点；第二个查询被称为递归成员，使该查询称为递归成员的是对CTE名称的递归引用是触发。在逻辑上可以将CTE名称的内部应用理解为前一个查询的结果集。递归查询的终止条件递归查询没有显式的递归终止条件，只有当第二个递归查询返回空结果集或是
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2023-12-11 09:58:26
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一 函数的递归调用函数递归调用:在调用一个函数的过程中直接或间接地调用该函数本身，称之为函数的递归调用.递归分为两个重要的阶段：递推+回溯总结递归调用：1：进入下一次递归时，问题的规模必须降低2：递归调用必须要有一个明确的结束条件3：在python中没有尾递归优化，递归调用的效率就是不高二 匿名函数匿名函数即没有绑定名字的函数，没有绑定名字，意味着只能用一次就会被回收所以说匿名函数的应用
下载FastReport.Net最新版本有时，需要存储过程或函数才能多次使用样本的结果。在这种情况下，我们经常使用临时表。但是，值得考虑临时表的一些优点和缺点。好处：临时表是完整的表。因此，您可以为它们创建索引和统计信息。这可以显着加快他们的工作。缺点：填写与数据移动相关的临时表。虽然这是一个简单的插入操作，但磁盘上仍然存在大量数据的负载;存在查询执行时间增加的风险。临时表在tempdb数据库中创
1.mapPartitions 映射分区。对rdd中的每个分区进行映射。2.union rdd1.union(rdd2)。该结果的分区数是rdd1和rdd2的分区数之和。3.intersection &nb
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2024-09-05 09:59:20
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# Spark中如何实现递归
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。尽管 Spark 以其高效处理大规模数据而闻名，但在某些情况下，我们可能需要实现递归逻辑，比如在图算法或数据层次结构的处理上。本文将介绍如何在 Spark 中实现递归，并提供代码示例帮助理解。
## 一、递归的基本概念
递归是一种在函数中调用自身的编程技巧。递归通常由两个部分组成：基本情况下
在银行的统计分析任务中，往往是需要查询本行及其下级行、下级行的支行等各机构各自的运营情况，入参可以能是总行，也可能是一级行或二级行甚至支行，如果针对每种情况都各种写一个查询语句，工作量过于繁杂，但用了递归查询，就可以一劳永逸了； 下面介绍一下递归查询的格式：WITH RECURSIVE recursive_cte_na
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2024-06-16 08:05:06
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尾递归：即 写成尾调用形式的递归。尾递归的结果只跟传入的参数有关，因此只需要用少量的变量记录参数变化，便能够轻易的改写成循环形式，所以尾递归和循环等价,也即和迭代等价。递归 与 迭代 的关系：递归：自己调用自己迭代：A不停地调用B递归中一定有迭代，迭代中不一定有递归，大部分情况下可以相互转化，又因为递归浪费空间易造成栈溢出，所以能用迭代的就不用递归//这是递归
int funcA(int n)
# Spark 递归遍历读取 HDFS 目录文件内容
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已成为数据处理的主要工具之一。它不仅提供了丰富的 API，还支持分布式计算，使得处理海量数据变得更加高效。在实际应用中，我们常常需要读取存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的文件，而这些文件可能按目录层次结构组织。本文将介绍如何使用 Spark 递归遍历读取 HDFS 目录中的
原创
2024-10-18 06:25:30
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函数递归，程序调用自己的方法叫递归，把一个大型复杂问题转换为与原问题相似的规模的小问题来求解，主要思考方式是大事化小函数调用形参都在向内存空间的栈区申请空间递归是有两个必要条件的，1.存在限制条件，满足这个条件，递归就不在连续 2.每次递归使用之后越来越近这个限制条件选择if只执行一次真就执行一次，或者就退出。递归用
原创
2021-04-22 15:18:02
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最近迷上了递归，想深刻理解递归思想，下面是找到几个很不错的函数递归练习题。 有更好的代码可以拿出来一起学习。 (1).请使用递归的方式求出斐波那契数 1,1,2,3,5,8,13..... 给你一个整数n，求出它的值是多 function sum($n){ if($n==1 || $n==2){ r
原创
2022-05-07 17:39:29
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Spark版本：V3.2.11. 键值对RDD1.1 键值对RDD的定义键值对RDD是一种特殊的RDD，注意Spark中并没有这种RDD类型。普通RDD支持的算子都适用于键值对RDD。键值对RDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。用户可以通过控制键值对RDD在各个节点上的分布情况，大大减少应用的通信开销。1.2 创建键值对RDD普通RDD的数据元素一般为数值型、字符串型，键值
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2024-05-18 14:56:40
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0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 ........斐波那契递归public static long fibonicca( long n )// 计算斐波那契数的方法 { if (n == 0) return 0
原创
2021-08-25 10:24:07
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