GroupingComparator在hadoop的mapreduce编程模型中，当在map端处理完成输出key-value对时，reduce端只会将key相同的到同一个reduce函数中去执行。但是，当使用java对象为key时，如何判断Java对象是同一个key呢，这时候就需要GroupingComparator，利用该类中的compare方法，根据自己的需求，设定key相同的条件，从而放入同
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2024-10-08 16:56:32
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# Spark collect and take
## 概述
在Spark中，`collect`和`take`是两种常用的操作，用于从RDD（弹性分布式数据集）中获取数据。`collect`将整个RDD的数据收集到Driver程序中，而`take`获取RDD中的前n个元素，并返回一个数组。
本文将介绍如何在Spark中使用`collect`和`take`操作，并给出详细的步骤和代码示例。
原创
2023-10-01 06:48:54
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spark的`take`算子是一个用于从RDD或DataFrame中获取指定数量元素的操作。它在数据分析中常常用于快速查看数据集的前几行。虽然这个算子看似简单，但在不同版本的Spark中，其性能和行为却可能有显著差异。在这篇博文中，我将记录下在使用“spark take算子”过程中遇到的问题，以及我解决这些问题的思路和方法。
## 版本对比
在分析各个版本的`take`算子特性时，我们可以注意
# Spark的collect和take方法详解
在Spark中，collect和take是两个常用的操作方法，它们都用于将分布式数据集（RDD）中的数据采集到本地，并返回一个包含这些数据的集合。本文将详细介绍Spark中的collect和take方法，包括它们的功能、使用方法、注意事项以及示例代码。
## collect方法
collect方法用于将RDD中的所有数据收集到Driver程
原创
2023-10-17 06:28:01
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Spark32个常用算子总结1、Transformations算子含义：create a new dataset from an existing on 从已经存在的创建一个新的数据集RDDA---------transformation----------->RDDBmap:map(func)将func函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集返回例子：1data = [1
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2023-11-15 13:12:24
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# 教你如何实现Spark中的take和collect操作
## 首先，让我们来了解一下整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A(创建Spark Session) --> B(读取数据)
B --> C(执行操作)
C --> D(take和collect)
```
## 接下来，让我们来逐步执行每个步骤：
### 步骤1：创建Spark Se
原创
2024-06-16 04:47:50
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# 教你如何实现“Spark take和collect性能”效果
## 1. 整体流程
下面是实现“Spark take和collect性能”效果的整体流程：
```mermaid
erDiagram
用户 -- 开发者
开发者 -- Spark
```
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤一：引入Spark库
首先，你需要引入Spark库，这样才能使用Spark的
原创
2024-06-18 06:37:27
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目录Transformation算子mapfilterflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexsampleglomunionintersectiondistinctgroupBygroupByKeyreduceByKeyaggregateByKeycombineByKeysortByKeysortByjoincogroupcartesiancoales
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2023-11-15 13:40:32
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UDAF简介UDAF（User Defined Aggregate Function）即用户定义的聚合函数，聚合函数和普通函数的区别是什么呢，普通函数是接受一行输入产生一个输出，聚合函数是接受一组（一般是多行）输入然后产生一个输出，即将一组的值想办法聚合一下。UDAF的误区我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的，实际上UDAF可以跟group by一起使用，也可以不跟gro
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2024-06-10 12:14:20
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目录将程序打成jar包上传任务On Yarn两种模式对比（client模式和cluster模式）将每条数据写到MySQL，对比每种方式的不同（为什么有了foreach还需要有foreachPartition）记一些有意思的算子MapPartitionforeachPartitionreduceByKey和groupByKey的区别 将程序打成jar包上传任务import org.apache.h
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2024-06-07 05:47:10
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Spark算子进阶和案例讲解回顾1、RDD的概念和属性2、常用算子回顾今天内容1、map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex算子区别2、aggregate算子3、aggregateByKey算子4、checkpoint(设置检查点)5、repartition、coalesce、partitionBy算子区别6、combineByKey算子7、其它算子8、根据基
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2023-10-09 19:36:00
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1. 什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2024-01-20 01:11:07
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1、reduceByKey(func):功能是使用func函数合并具有相同键的值。2、groupByKey()：功能是对有相同键的值进行分组，比如有四个键值对("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5)采用groupByKey()后结果为：("spark",(1,2)),("hadoop",(3,5))3、keys：返回的是键值对的键列表，rd
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2023-10-26 17:35:07
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文章目录一、提出任务二、涉及知识点1、开窗函数概述2、开窗函数格式三、完成任务（一）新建Maven项目（二）添加相关依赖和构建插件（三）创建日志属性文件（四）创建分组排行榜单例对象（五）本地运行程序，查看结果（六）交互式操作查看中间结果1、读取成绩文件得到数据集2、定义成绩样例类3、导入隐式转换4、创建成绩数据集5、将数据集转换成数据帧6、基于数据帧创建临时表7、查询临时表，实现分组排行榜8、显
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2023-10-05 16:44:03
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spark中的算子调用：
1.aggregateByKey算子
def main(args : Array[String]):Unit={
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("aggregateByKey")
val sc: SparkContext = new SparkContext(
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2023-12-25 19:07:17
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# 使用 Spark 实现分组排序
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。对于新手开发者来说，了解如何在 Spark 中进行分组排序是一个重要的任务。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你掌握 Spark 中的分组排序。
## 流程概述
实现分组排序的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
# Spark 分组拼接的应用与示例
## 前言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算系统，广泛应用于大规模数据处理和分析。本文将探讨 Spark 中的分组拼接技术，通过具体的代码示例帮助读者深入理解这一概念。同时，我们将通过类图与流程图来展示相关的结构和流程，增强理解的深度。
## 什么是分组拼接
分组拼接（Group and Concatenate）是一种对数据集进行分组后
# Spark 分组统计入门指南
在数据分析中，经常需要对数据进行分组统计。在 Spark 中，这个操作可以通过 DataFrame 或 RDD 来完成。本文将带你逐步了解如何在 Spark 中实现分组统计，特别是通过 DataFrame API。我们将通过一个简单的示例来具体说明。
## 流程概览
下面是实现 Spark 分组统计的主要步骤：
| 步骤 | 描述
目录前言方式1：采用groupByKey方式2：采用两阶段聚合优化方式3：先获取每个分区的TopN，后获取全局TopN方式4：采用aggregateByKey优缺点结语 前言在实际开发过程中，我们会经常碰到求TopN这样常见的需求，那在Spark中，是如何实现求TopN呢？带着这个问题，就来看一下TopN的实现方式都有哪些！方式1：采用groupByKey思路：按照key对数据进行聚合（grou
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2023-10-29 09:54:34
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目录1、第一种实现方式（采用groupByKey API）2、第二种实现方式（采用两阶段聚合优化）3、第三种实现方式（只获取每个分区的前N个数据）4、第四种实现方式（采用aggregateByKey API）5、第五种实现方式（采用二次排序实现）待更新代码中使用的源数据groupsort.txt内容如下aa 78
bb 98
aa 80
cc 98
aa 69
cc 87
bb 97
cc 86
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2023-08-17 17:32:04
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