combineByKey官方文档描述：Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregation functions. Turns an RDD[(K, V)] into a result of type RDD[(K, C)], for a "combined type" C No
sqlserver支持for xml path()语法，将返回结果嵌套在指定的xml标签中。项目组之前在spark2.0上实现了该功能。迁移到2.3时，由于原生spark修改较多，出现了很大的兼容问题。我的工作就是让这个函数重新运作起来。菜鸟真的被折磨的很痛苦，所幸还是成功解决了问题。1. 语法说明关于sqlserver中 for xml path的语法，大致就是将指定字段和连接的字符串包裹在xm
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2024-06-08 21:58:35
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SQL按照如下顺序执行查询：
FROM子句
WHERE子句
GROUP BY子句
HAVING子句
SELECT子句
ORDER BY子句
对于大多数关系数据库系统来说，这个顺序解释了哪些名称(列或别名)是有效的，因为它们必须在前面的步骤中引入。
因此，在Oracle和SQL Server中，不能在SELECT子句中定义的GROUP BY子句中使用一个术语，因为GROUP BY是在SELECT子句
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2024-09-13 13:44:22
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1、环境准备（每台）
1-查看系统盘是否为ext4并自动挂载fdisk -l | mkfs.ext4 /dev/ | mount /dev/ | vim /etc/fstab2-关闭swap ：一起执行 swapoff -a 和 swapon -a 命令是为了刷新 swap，将 swap 里的数据转储回内存，并清空 swap 里的数据。
echo "vm.swappiness = 0"
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2024-10-23 19:49:30
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流量控制
好像之前说过”一下子从Kafka拉取几十万条消息进行处理”的事情, 其实酱紫是不对滴, 饭要一口一口吃, 一下子吃太多, 会导致还没吃成胖子就已经被撑死的. 所以我们要对为了做压力测试而早已在Kafka中囤积多时的几十万条消息分批次进行处理, 毕竟实际跑起的时候每秒拥入
我们知道, Spark Streaming进行流处理的原理是micro batch, 即把每秒或每几秒这个时间
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2024-10-25 09:37:14
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前言 时至今日，Spark已成为大数据领域最火的一个开源项目，具备高性能、易于使用等特性。然而作为一个年轻的开源项目，其使用上存在的挑战亦不可为不大，这里为大家分享SciSpike软件架构师Ashwini Kuntamukkala在Dzone上进行的Spark入门总结（虽然有些地方基于的是Spark 1.0版本，但仍然值得阅读）—— Apache Spark：An Engine for Larg
# 如何在Hive中使用别名进行group by操作
## 一、流程概述
在Hive中，可以通过使用别名来简化group by操作。下面是实现这一目标的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Hive表 |
| 2 | 使用别名设置group by字段 |
| 3 | 执行group by操作 |
## 二、具体步骤
### 1. 创建Hive
原创
2024-06-18 05:05:36
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在上篇文章中，我们对Spark中几种常用的transformation算子通过Java和Scala两种代码分别进行了案例演示，Spark transformation算子案例 而在本文中，我们将继续对Spark的另一种RDD操作action进行讲解。对常用的action算子，使用Java和Scala两种代码进行简单的案例演示。action常用算子介绍Java版本@SuppressWarnings
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2024-02-23 12:24:18
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# 深入了解Spark中的Group操作
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据处理、机器学习和图形处理。其中，`group`操作是Spark SQL和DataFrame API的重要组成部分，它允许我们对数据进行聚合和分组分析。在本文中，我们将详细探讨Spark中的`group`操作，包括其基本概念、用法、代码示例，以及一些相应的关系图。
## 什么是Gro
Spark中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中，都是通过combineByKey()实现的。它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值（可以自己配置返回的参数，返回的类型） 首先理解：combineByKey是一个聚合函数，实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩，分别求出他们的平均值。（也就是对3门考试成绩进行聚合，用一个平均数来表示）combineByKey是通
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2024-01-17 10:23:41
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一，GROUP BY 执行理解先来看下表1，表名为test： 表1 执行如下SQL语句：SELECT name from test GROUP BY name ; 你应该很容易知道运行的结果，没错，就是下表2： 表2 可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用，我建议在思考的过程中，由表1到表2的过程中，增加一个虚构的中间表：虚拟表3。
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2023-08-18 13:42:11
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注：在对hive的概念、优缺点、安装部署和参数配置在之后再进行总结，本小节主要对hive中的分组和分区进行总结。一、分组1、group by语句group by通常和聚合函数一起使用，按照一个或者多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作。例如：计算员工表中每个部门中每个岗位的最高工资注：在查询过程中只能查询group by后的字段或者函数中的字段。select t.deptno, t.job, m
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2023-08-31 20:14:21
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1.group by概述:简单的来说: 将数据库的数据用'by'后面接的规则进行分组,即将一个大数据库分成一个个相同类型数据在一起的小区域。2.group by的语法:select column_name,function(column_name) //此处的function()函数是指SQL中的一些聚合函数,例如: MAX(),MIN(),SUM(),AVG(),COUNT()等
from ta
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2023-07-10 15:52:51
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# MongoDB Group 阶段：为 _id 指定别名的使用
在许多业务场景中，使用 MongoDB 进行数据分析时，聚合操作是必不可少的。其中，`$group` 阶段是非常重要的一步，其作用是在指定字段上进行分组，并对各个分组进行聚合计算。此时，我们可以为 `_id` 字段指定别名，以便更好地表示我们的业务需求。本文将对此进行详细阐述。
## 什么是 `$group`？
在 Mongo
原创
2024-09-02 05:43:06
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# SQL Server 中的 GROUP BY 后面放入别名
在数据库操作中，`GROUP BY` 是一个常见的 SQL 关键词，它用于基于一个或多个列对结果集进行分组。通常，我们在 `GROUP BY` 子句中直接使用列名。但 SQL Server 也允许在 `GROUP BY` 后面使用别名，这为我们的查询带来了灵活性和可读性。本文将阐释这一点，并通过示例代码进行说明。
## 一、基本语
原创
2024-10-04 05:39:58
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Value类型
map(func)案例
1. 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD
（1）创建
scala> var source = sc.parallelize(1 to 10)
source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = Paralle
对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用sbt，相对而言，业界更多使用sbt。本教程介绍如何在 Ubuntu中使用 Eclipse 来开发 scala 程序（使用Maven工具），在Spark 2.1.0，scala 2.11.8 下验证通过。使用 Eclipse，我们可以直接运行代码，省去许多繁琐的命令。（相关文章：如何在 Ubuntu中使用 Eclipse 来开发 sca
在处理大规模数据时，Apache Spark提供了强大的数据处理能力，其中的“group by”操作是数据聚合分析中常用的功能之一。然而，在使用“group by”时，有时会遇到性能瓶颈。因此，本文将详细记录解决Spark的“group by”问题的过程，从初始技术痛点的定位，到演进历程的梳理，架构设计的实现，再到性能优化的攻坚，最后再总结复盘，帮助读者在应用场景中进行扩展。
随着数据量的逐步增
老样子，菜鸡一只！如果有什么说错的，还请大家见谅~！！也希望大家帮我指出改正。本次测试的spark版本是2.2.X的，从打包开始，打包有两种方式，一种是maven打包，一种是idea打包（据说这种打包方式叫SBT？maybe把），然后打出来的包也有两种，一种叫胖包，一种叫瘦包。我先打了胖包（胖包就是把项目中所有依赖的jar包都打进去，如果依赖多的话，能达到好几百M，瘦包就是单纯打包你的代码），然后
文章目录一、综合训练基础题（案例4：基于 TMDB 数据集的电影数据分析）1.1 环境搭建1.2 数据预处理1.3 使用 Spark 将数据转为 DataFrame1.4 使用 Spark 进行数据分析1.4.1 概览（1）TMDb 电影中的体裁分布（2）前 100 个常见关键词（3）TMDb 中最常见的 10 种预算数（4）TMDb 中最常见电影时长 (只展示电影数大于 100 的时长)（5）
