# 理解 Spark Filter 逆操作：一个简单例子
在 Apache Spark 中，`filter` 是一个非常重要的操作，用于选择符合条件的数据。那么，若要实现 "filter 的逆操作"，我们就需要排除那些符合条件的数据。本文将引导你逐步实现这一操作，并附上代码示例及必要的解释。
## 步骤流程
我们将通过以下步骤实现 Spark 的 filter 逆操作。下面是整个过程的概述：
原创
2024-09-14 04:41:22
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本文是《图解Spark核心技术与案例实战》一书的读书笔记，简单讲解了Spark Shuffle的相关内容。Shuffle 介绍shuffle 在spark 中是连接不同stage的桥梁，连续的若干个算子如果不涉及到shuffle操作，那么就可以作为一个stage使用流水线的方式执行，不用生成和读取中间结果，提高速度。而shuffle就是前一个stage输出中间结果和后一个stage读取中间结果的过
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2023-09-03 13:13:15
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Spark之DataFrame和DataSet 文章目录Spark之DataFrame和DataSetDataFrameDSL 语法创建DataFrame查看DataFrame的Schema信息只查看列数据的6种方式按照“age”分区，查看数据条数增加列withColumn修改列名withColumnRenamedRDD 转换为 DataFrameDataFrame 转换为 RDD转换图DataS
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2024-09-11 20:20:08
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import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.sp
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2023-07-02 22:24:45
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Spark学习笔记之SparkRDD 博客分类： spark
一、 基本概念 RDD（resilient distributed datasets）弹性分布式数据集。 来自于两方面① 内存集合和外部存储系统② 通过转换来自于其他RDD，如map，filter等2.创建操作（creation op
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2023-08-18 17:16:12
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Spark filter
原创
2022-12-28 15:30:14
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# Spark Filter：数据处理中的高效过滤器
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在 Spark 中，数据通常以“RDD（弹性分布式数据集）”的形式进行处理。为了解决许多实际问题，往往需要根据一定的条件对数据进行过滤。本文将介绍 Spark 中的 `filter` 操作，帮助你理解其基本用法，并展示一个实际的代码示例。
## Spark Fi
概念和简介Spark Structured StreamingStructured Streaming 是在 Spark 2.0 加入的经过重新设计的全新流式引擎。它使用 micro-batch 微批处理引擎，可以做到 100 毫秒的延迟以及 exactly-once 的容错保证。此外，Spark 2.3 增加了一个新的处理模式 Continuous Processing，可以做到
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2023-08-29 08:10:00
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一。如何处理RDD的filter1. 把第一行的行头去掉scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3
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2023-07-07 17:52:42
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在大数据处理中，Apache Spark 是一个流行的开源框架，广泛用于数据分析和处理，而其中的 `filter` 操作则是数据筛选的重要工具。针对 Spark 中的 `filter` 操作，我将分享我的理解和解决相关问题的过程。
### 背景定位
在我们的业务场景中，数据分析的及时性和准确性至关重要。我们的产品需要快速处理用户行为数据，以便为客户提供个性化推荐和精准的市场分析。随着用户量的快
Spark生态圈：Spark Core: 最重要，其中最重要的就是RDD（弹性分布式数据集） Spark SQL Spark Streaming Spark MLLib: 协同过滤、ALS、逻辑回归等等 —> 实现推荐系统 Spark Graphx：图计算Spark Core一、什么是Spark？特点？ 官网：Apache Spark™ is a unified analytics engi
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2023-11-23 13:09:59
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1、前言 Spark SQL 逻辑计划在实现层面被定义为 LogicalPlan 类 。 从 SQL 语句经过 SparkSqlParser解析生成 Unresolved LogicalPlan ，到最终优化成为 Optimized LogicalPlan ，这个流程主要经过3 个阶段。 这 3 个阶段分
目录一、DataSet中常见函数详解二、DataSet中untype详解三、DataSet中聚合函数详解四、DataSet中其他函数详解 一、DataSet中常见函数详解（1）重分区函数：coalesce / repartitioncoalesce：只能用于减少分区的数据，而且可以选择不发生shuffle。repartition：可以增加分区的数据，也可以减少分区的数据，必须会发生shuffle
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2023-11-13 06:06:21
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一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数
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2023-11-10 02:53:34
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Python内建的filter()函数用于过滤序列。和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。把一个序列中的空字符串删掉，可以这么写：1 def not_empty(s):
2 return s and s.strip()
3 r = lis
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2023-07-25 10:16:27
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在日常的编程中，我经常需要标识存在于文本文档中的部件和结构，这些文档包括：日志文件、配置文件、定界的数据以及格式更自由的(但还是半结构化的)报表格式。所有这些文档都拥有它们自己的“小语言”，用于规定什么能够出现在文档内。我编写这些非正式解析任务的程序的方法总是有点象大杂烩，其中包括定制状态机、正则表达式以及上下文驱动的字符串测试。这些程序中的模式大概总是这样：“读一些文本，弄清是否可以用它来做些什
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2023-08-23 23:41:00
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Park变换 由于PID控制器对直流参考信号的跟踪效果更好，因此在Clark变换之后需要将静止的α,β坐标系转换为旋转的d,q坐标系（Park变换也称2s/2r变换）。 SVPWM算法的实现用的是静止的坐标系α,β，因此得到id,iq进行完PID运算后
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2024-01-05 14:17:27
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Spark中的Spark Shuffle详解 Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map
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2024-03-10 23:32:21
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文章目录1. Spark 配置1.1. Spark 属性1.1.1. 动态加载Spark属性1.1.2. 查看Spark属性1.2. 环境变量2. 重新指定配置文件目录3. 继承Hadoop集群配置4. 定制的Hadoop/Hive配置 1. Spark 配置Spark提供了三个位置来配置系统：Spark属性控制大多数应用程序参数，可以通过使用SparkConf对象、bin/spark-submi
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2023-10-24 06:41:12
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在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter过滤后，每个分区的数据量有可能会存在较大差异，如图2-6所示：根据图2-6我们可以发现两个问题：每个partition的数据量变小了，如果还按照之前与partition相等的task个数去处理当前数据，有点浪费task的计算资源；每个partition
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2023-10-10 14:09:03
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