RDD操作transformation:转换 它不会立即执行，spark所有操作都是懒执行的，所有的转换只有到action的时候才会运行action 动作Transformation算子http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#transformationsAction算子http://spark.apache.o
1、RDD 基本概念：一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过在其他RDD上执
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2024-10-09 13:34:21
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RDD, DataFrame, DataSet相互装换假设有个样例类：case class Emp(name: String),它们相互转换如下：1. RDD ->DataFrame 和 RDD ->DataSetRDD ->DataFrame：rdd.toDF("name")RDD ->DataSet：rdd.map(x => Emp(
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2023-12-31 15:13:13
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SparkContext:Spark上下文：作用：连接Spark集群，用户创建RDD、累加器和广播。RDD：Resilient Distributed Dataset，弹性式分布式数据集：RDD代表一个不可变的,可并行操作的元素分区集合。RDD4种类型：a.创建RDD：3类(parallelize:将Seq序列数据转化为RDD、textFile将外部文件转化RDD、makeRDD将Seq序&nbs
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2024-01-03 12:27:42
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1. 什么是RDD
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，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：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
2. RDD的属性
1) A
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2023-08-18 14:34:40
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一、分区原理1.为什么要分区？（这个借用别人的一段话来阐述。） 为了减少网络传输，需要增加cpu计算负载。数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在io和网络传输，io因为要大量读写文件，它是不可避免的，但是网络传输是可以避免的，把大文件压缩变小文件， 从而减少网络传输，但是增加了cpu的计算负载。Spark里面i
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2023-10-04 20:41:04
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Java是一种常用的编程语言，它被广泛应用于各种领域，包括数据处理。在处理大规模数据时，我们需要一种优雅的方式来分批处理数据，以避免内存溢出等问题。本文将介绍一种在Java中优雅分批处理数据的方法，并通过代码示例进行说明。
在处理大规模数据时，一次性将所有数据加载到内存中可能会导致内存溢出。为了解决这个问题，我们可以将数据分批处理，每次只处理一部分数据，从而减小内存的压力。
首先，我们需要准备
原创
2023-12-26 04:01:13
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# Java 分批处理数据
在实际的软件开发过程中，经常会遇到需要处理大量数据的情况。而有时候一次性处理所有数据可能会导致内存溢出或者性能问题。因此，将数据分批处理是一种常见的解决方案。在Java中，有多种方式可以实现数据的分批处理，本文将介绍一种常用的方法，并给出代码示例。
## 数据分批处理的必要性
假设我们有一个包含10000条数据的列表，我们需要对每一条数据进行处理，并且将处理结果保
原创
2024-07-01 04:51:11
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在本博文中，我将详细探讨如何实现“Java分批处理”的代码进行优化和故障排查。分批处理是处理大数据量时常见的需求，它能有效避免内存溢出和性能不佳的现象。接下来的内容将分为多个部分，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案，验证测试，以及预防优化。
### 问题背景
在实际项目中，我们经常需要对大量数据进行处理。例如，读取用户数据并进行分析。通常，一次性读取所有数据可能导致内存溢出或者性能问题
java 分批处理数据工具类
`package com.ly.cloud.base.unit;import java.util.LinkedList;
import java.util.List;/**处理因为list太长 批量插入sql报错的问题
*/
public class BatchSaveUtil {public interface PreAddObjectFunction{
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2023-05-24 14:20:07
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在制造业，尤其是电子制造业，批次管理是一种很常见的管理方式，贯穿于企业生产制造的整个流程。电子元器件参都会有一定的波动性，即使同厂商的同一元器件，不同的送货批次，稳定性都不一样；如果没有严格批次管理，成品的品质稳定性是不可控的。做好批次管理，可以确保产品从原材料进厂到出厂交付的每个环节，做到高效可控，保质保量。在传统的手工模式下，仓库管理人员凭肉眼观察不出哪个电子元器件过期，哪些电子元器件属于同一
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2023-09-29 21:09:32
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Spark简介 Spark是基于内存的分布式批处理系统，它把任务拆分，然后分配到多个的CPU上进行处理，处理数据时产生的中间产物（计算结果）存放在内存中，减少了对磁盘的I/O操作，大大的提升了数据的处理速度，在数据处理和数据挖掘方面比较占优势。Spark应用场景数据处理(Data Processing)：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。迭代计算(Iterati
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2023-06-10 20:57:47
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# Java队列数据分批处理
## 介绍
在Java开发中，队列是非常常见的数据结构，用于存储一系列的元素并实现先进先出（FIFO）的特性。而有时候我们需要对队列中的数据进行批量处理，以提高效率。本文将教会你如何使用Java实现队列数据的分批处理。
## 问题描述
假设我们有一个包含大量数据的队列，我们想要对这些数据进行分批处理，每次处理一定数量的数据，直到队列为空为止。我们需要实现一个方法，
原创
2023-08-15 08:11:50
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# Java 分批处理
在Java开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的场景，例如从数据库中读取大量数据并进行处理、读取大型文件等。如果一次性处理所有数据，可能会导致内存溢出或性能问题。因此，我们需要将数据分批次处理，以提高处理效率和减少内存占用。
## 为什么需要分批处理？
在处理大量数据时，一次性将所有数据加载到内存中可能会导致内存溢出。此外，大量数据处理可能需要很长时间，会影响应用程
原创
2023-07-19 09:10:00
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1评论
1.分割 2.处理
原创
2023-04-01 01:19:53
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# 分批处理与Java的应用
在现代软件开发中，数据处理的高效性和可扩展性显得尤为重要。分批处理（Batch Processing）是一种在特定时间段内处理大量数据的技术，通常用于大数据分析、ETL（提取、转换和加载）任务和后台作业。本文将从分批处理的定义、优点、Java实现方式等方面进行探讨，并附上相应的代码示例。
## 什么是分批处理？
分批处理是指将数据分为多个批次（batch）进行处
核心流程概要:【1】. 分类账在物料主数据的影响首先描述下SAP中物料价格的 物料主数据相关的几个点:q价格控制（Price Control）： 决定物料计价方式。 S 标准价格（StandardPrice） V 移动平均价格/周期单价（MovingAverage Price/ Periodic unit Price)： 在选择V时，是指移动平均价；在物料帐启用后，如
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2023-09-22 08:50:03
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最近由于业务需要，数据量比较大，需要使用多线程来分批处理，提高处理效率和能力，于是就写了一个通用的多线程处理工具，只需要实现自己的业务逻辑就可以正常使用，现在记录一下ResultBean类： 返回结果统一beanpackage com.ts.common.model;
import java.io.Serializable;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
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2023-08-19 15:20:37
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## Java List数据过多 分批处理
在开发过程中，我们经常会遇到处理大量数据的情况。而Java中的List是一种常见的数据结构，用于存储一系列的元素。当我们需要处理大量数据时，可能会遇到内存不足的问题。为了解决这个问题，我们可以采取分批处理的方法。
### 1. 问题背景
假设我们有一个包含10000个元素的List，我们需要对每个元素进行某种操作，比如打印出来或者进行计算。如果我们
原创
2023-10-11 07:22:00
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文章目录1.RDD 概述1.1 什么是 RDD？1.2 RDD 的 5 个主要属性(property)1.3 理解 RDD1.3.1 RDD 特点2.RDD 编程2.1 RDD 编程模型2.2 RDD 的创建3 RDD 的转换(transformation)3.1 Value 类型map和mapPartitionsmapPartitionsWithIndex(func)flatMap(func)
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2024-08-14 19:45:10
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