三、掌握对spark dataframe和spark sql的认识和使用（包括创建、各种常用操作，具体到代码的编写使用）；1、DataFrame介绍在Spark中，Spark DataFrame和Spark SQL是SparkRDD高层次的封装，Spark DataFrame以RDD为基础，是一种与传统数据库中的二维表格相类似的分布式数据集。DataFrame与RDD的主要区别：前者包含每一列的名
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2023-08-13 19:30:35
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文章目录lnternalRow 体系数据源 RDD[lnternalRow]Shuffle RDD[InternalRow]Transform RDD[InternalRow]强类型化转换算子利用内置的schmea隐式转换算子连续的强类型化转换算子Encoder对InternalRow的影响总结 SparkSQL在执行物理计划操作RDD时，会全部使用RDD<InternalRow>类
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2023-12-15 17:34:47
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Spark小课堂Week7从Spark中一个例子看面向对象设计今天我们讨论了个问题，来设计一个Spark中的常用功能。功能描述：数据源是一切处理的源头，这次要实现下加载数据源的方法load()初始需求需求：支持Json数据源加载 具体：输入一个path，需要返回一个Relation， Relation中提供scan()和write()两个方法示意代码：class Context{
publ
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2024-03-04 01:17:58
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Spark Structured Streaming概述结构化流（Structured Streaming）是基于Spark SQL引擎的流处理引擎，它具有可扩展和容错性。可以使用类似批数据处理的表达方式来处理流式数据。Spark SQL引擎会增量和连续的运行处理代码，并当流数据持续到达时更新最后结果。在Structured Streaming中可以使用Scala、Java、Python或R中的D
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2024-04-11 19:54:11
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作者：江宇，阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。
Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入，通过列式存储，zero copy等技术，JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。
本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。
列式存储简介
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2024-01-22 23:12:01
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文章目录一、类(一) 类的定义(二）类的实例化二、单例对象（一）案例演示三、伴生对象（一）伴生对象概念（二）案例演示（四）构造器（一）主构造器1、构造器参数带val或var2、构造器参数带访问权限3、构造器参数不带var或val4、类的初始化语句5、私有化构造器 一、类(一) 类的定义对象是类的具体实例，类是抽象的，不占用内存，而对象是具体的，占用存储空间。面向对象三大特性之一：封装（encap
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2023-11-29 09:02:35
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目录一、类（一）类的定义（二）类的实例化二、单例对象（一）单例对象概念（二）案例演示三、伴生对象（一）伴生对象概念（二）案例演示四、get和set方法（一）生成原则1、val修饰的属性2、var修饰的属性3、private var修饰的属性4、private[this]修饰的属性（二）案例演示任务1、利用系统自动生成的get和set方法任务2、用户自己编写私有属性的Scala风格的get和set方
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2024-05-05 14:49:33
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监控Spark应用有很多种方法。
Web接口
每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息，默认在4040端口。这些信息包括：
任务和调度状态的列表
RDD大小和内存使用的统计信息
正在运行的executor的信息
环境信息
你可以在浏览器中打开http://<driver-nod
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2024-02-24 17:59:19
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# 使用Spark将对象写入ClickHouse
随着数据的快速增长和实时分析需求增加，很多企业开始寻求高效的解决方案来处理和存储数据。在这种背景下，Apache Spark和ClickHouse的结合愈发受到关注。本文将探讨如何使用Spark将对象写入ClickHouse，并提供详细的代码示例和相关图示。
## 什么是Spark？
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算框架，支
在使用 Apache Spark 处理大数据时，创建 DataFrame 是一个常见的需求。DataFrame 提供了一种结构化数据的表示方式，可以进行高效的数据分析和处理。本文将阐述在 Spark 环境中创建 DataFrame 对象的具体过程，从环境预检到扩展部署，提供清晰的代码示例与图示。
## 环境预检
在进行 Spark 安装和 DataFrame 创建之前，需要确认系统环境是否符合要
从一个简单的例子，来看rdd的演化，和stage是如何生成的（过程灰常之复杂和抽象，请参考附件的图来理解） 1. object BaiWordCount2 {
2. def main(args: Array[String]) {
3. .....
4. // Create the context
5. new SparkContext(arg
文章目录Spark代码可读性与性能优化——示例七（构建聚合器，以用于复杂聚合）1. 多列聚合1.1 前情提要1.2 尝试进行本地多列聚合1.3 多列聚合最终代码2. 单列多重聚合（简单示例）2.1 前情提要2.2 尝试进行本地单列多重聚合2.3 单列多重聚合最终代码3. 单列多重聚合（复杂示例）3.1 新的需求3.2 聚合算法分析3.3 代码编写示例3.4 利用SparkSQL自定义聚合函数求解
1 概览每个spark程序都有一个驱动程序运行在用户的main函数中，以及在集群中执行不同的并行操作。第一个抽象概念：RDD是元素的集合。这个集合可以被分到集群中的不同机器中并行处理。RDD可以由hadoop支持的文件系统中的文件创建，或者是驱动程序中的scala集合。RDD可以被保存在内存中被并行操作有效服用。第二个抽象概念：shared variables。共享变量可以在task之间或者tas
文章目录转换操作简介转换算子举例• ==map、flatMap、distinct==
• ==coalesce 和 repartition==：都是修改RDD分区数 、重分区
• ==randomSplit== :RDD随机分配
• ==glom==:返回每个分区中的数据项
• ==union==:并集
• ==subtrat==：差集
• ==intersection==：交集
• ==map
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2023-09-11 09:58:37
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Spark已更新至2.x，DataFrame归DataSet管了，因此API也相应统一。本文不再适用2.0.0及以上版本。 DataFrame原生支持直接输出到JDBC，但如果目标表有自增字段（比如id），那么DataFrame就不能直接进行写入了。因为DataFrame.write()
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2024-07-04 23:03:15
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Spark有几种持久化级别如下1.MEMORY_ONLY使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则数据可能就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。2.MEMORY_AND_DISK使用未序列化的Java对象格式，优先尝
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2023-08-15 11:54:08
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在大数据背景下，`Spark`和`Redis`的结合有助于提升数据的读取和处理效率。然而，如何在`Spark`中有效地使用`Redis`，尤其是全局`Redis`对象的管理，是一个不容忽视的问题。在这篇博文中，我将记录下如何解决“spark全局redis对象”类型的问题的全过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及扩展部署等各个环节。
## 环境预检
在正式构建环境之前，我
# 学习 Spark DataTypes 对象类型的完整指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用 Spark 的 DataTypes 对象类型是掌握大数据处理的关键一步。本文将通过一个详细的流程，帮助你一步步实现这一目标。
## 流程概览
以下是实现 Spark DataTypes 对象类型的流程总结：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-06 04:28:35
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# Spark创建复合对象
## 介绍
在Spark中，复合对象可以指多个简单对象组合而成的数据结构，例如由多个字段组成的类或者元组。创建复合对象在数据处理中非常常见，因此掌握创建复合对象的方法对于开发者来说是很重要的。
本文将向你介绍如何在Spark中创建复合对象，包括整个流程、每一步需要做什么以及需要使用的代码。让我们开始吧！
## 整个流程
下面是创建复合对象的整个流程，我们将使用Sc
原创
2023-11-29 08:30:43
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# Spark Map转对象
在Spark中，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。其中一种常见的转换操作是将RDD中的每个元素转换为对象。Spark提供了`map()`函数来实现这一目的。本文将介绍如何使用`map()`函数将RDD中的每个元素转换为对象，并提供相应的代码示例。
## 什么是`map()`函数
`map()`函数是Spark中常用的转换函数之一。它用于对RDD中的每
原创
2024-01-18 08:20:15
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