键值对RDD通常用来进行聚合计算，Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为pair RDD。pair 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。Spark中创建pair RDD的方法：存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD，还可以使用map()函数将一个普通的RDD转为pair RDD。Pair RDD的转化操
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2023-11-20 06:47:21
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一、动机 Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作。这些RDD被称为pairRDD。提供并行操作各个节点或跨界点重新进行数据分组的操作接口。 二、创建Pair RDD 1、在sprk中，很多存储键值对的数据在读取时直接返回由其键值对数据组成的pair RDD。 2、可以调用map()函数，将一个普通的RDD转换为pair RDD。 在Scala中，为了提取键之后的数据能够在
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2024-06-05 14:57:40
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sparkspark概述Spark特点快速的易用的通用的无处不在Spark核心模块体系架构核心模块运行模式spark总体流程spark整体框架spark运行流程执行组件执行模块RDDschedulerStorageshuffle运行spark集群搭建 spark概述spark定义：spark是基于内存的快速、通用、易扩展的大数据分析计算引擎spark vs Hadoop从组成上看Hadoopsp
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2023-12-20 05:50:52
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前段时间搞了一阵spark scala，处理一个APP大半年的日志。本意是将日志格式化，挖掘其中有用的信息，尽管后来变成了数据统计。但这段时间确实学习了spark scala，知道了这么一个大数据处理工具。本文将一些基本用法记下来。个人体会，spark是相对于MapReduce更高层次的抽象。使用MapReduce时，需要将每个任务拆分成Map和Reduce过程，在处理连续任务时，整个流程比较复杂
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2024-07-02 07:27:52
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# Spark 定义 UDAF（用户定义聚合函数）
在数据分析的过程中，聚合操作是至关重要的。Apache Spark 提供了许多内置的聚合函数，但在某些情况下，我们可能需要自定义聚合函数，以满足特定的业务需求。这时候，用户定义聚合函数（UDAF）就显得尤为重要。
## 什么是 UDAF？
UDAF 是一个用户定义的聚合函数，适用于将一组输入数据聚合成一个单一的输出结果。它常用于 SQL 查
1. Join 背景介绍Join 是数据库查询永远绕不开的话题，传统查询 SQL 技术总体可以分为简单操作（过滤操作 WHERE、排序操作 LIMIT 等），聚合操作 GROUPBY 等以及 JOIN 操作等。其中 Join 操作是其中最复杂、代价最大的操作类型，也是 OLAP 场景中使用相对较多的操作。因此很有必要聊聊这个话题。另外，从业务层面来讲，用户在数仓建设的时候也会涉及 Join 使用的
一、 DAG定义DAG每个节点代表啥？代表的一个RDD这里再次复习RDD的5大特性一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。一个计算每个分区的函数。Spark
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2024-07-20 23:04:39
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# Spark定义Schema
在Spark中，Schema是用于定义数据结构的重要概念。它描述了数据的列名和数据类型，类似于数据库中表的结构定义。通过定义Schema，Spark可以更好地优化数据处理、提高性能，并且能够在数据加载过程中自动推断数据类型。
## 什么是Schema？
在Spark中，Schema是用于定义数据结构的元数据。它包括列名和列的数据类型。通过定义Schema，我们
原创
2023-12-27 09:48:53
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Spark1. Spark基础概念1.1 Spark是什么1.2 Spark 模块1.3 Spark 四大特点1.4 Spark 运行模式1.5 spark 三大核心1.5.1 web 监控界面1.5.2 SparkContext1.5.2 SparkSession1.6 spark-submit2. Spark核心概念2.1 集群架构层面概念（ClusterManager、Worker）2.2
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2023-12-01 09:44:07
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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1、DAGDAG图中，每个节点都是RDD窄依赖（也叫narrow依赖）从父RDD角度看：一个父RDD只被一个子RDD分区使用。父RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用从子RDD角度看:依赖上级RDD的部分分区 精确知道依赖的上级RDD分区，会选择和自己在同一节点的上级RDD分区，没有网络IO开销，高效。窄依赖包括：O
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2023-08-18 13:05:27
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Spark—通过集合创建RDD指定分区数源码分析首先来看一下通过集合创建RDD指定分区数的代码：object test03_RDDmem {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test03_RD
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2023-11-27 16:45:10
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一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
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2023-12-27 11:12:58
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默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。 但是切分任务的数量不一定等于并行执行的任务数量，比如当节点资源数量小于切分数量时。 在 Spark 中创建 RDD 的创建方式可以分为四种：一、从集合（内存）中创建 RDD1.从集合中创建RDD使用makeRDD方法//*号
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2023-09-06 17:55:12
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1、 需求 增量导入elasticsearch的数据到kafka。2、 解决方式 1） 自定义一个flume的essource 2）使用spark 的 es rdd 3） 自定义flink的es source
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2024-01-27 14:14:18
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Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。 在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性
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2023-10-03 15:12:23
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一、RDD概述
1、什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，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。RDD具有数据流模型的特点：自
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2024-10-12 08:13:53
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系列文章目录Java管理扩展JMX入门学习Spring JMX编程学习（一）- 手动注册bean到MBeanServerSpring JMX编程学习（二）- 以Bean的方式注册MbeanServerSpring JMX编程学习（三）- 自定义JMX客户端Spring JMX编程学习（四）- MBeans自动探测与注解Spring JMX编程学习（五）- SpringBoot自动注册 文章目录
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2023-11-28 21:04:49
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概要关于source数据源，在flink 官网上介绍了很多对接方式、例如socket、elements、collect等常见的source，可以见下面链接：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/connectors/。在这里要说的是自定义source，通过addsource类接入。public class
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2023-10-17 20:54:54
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# Spark SQL 中的 AS 关键字与多个片段的定义
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源大数据处理框架，其中 Spark SQL 让用户能够更轻松地进行 SQL 查询。在 Spark SQL 中，`AS` 关键字可以用于定义别名，而有时我们也需要将数据分片来进行处理。本文将详细介绍如何使用 Spark SQL 中的 `AS` 定义多个片段，并提供相应的代码示例
原创
2024-10-05 06:09:05
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