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
转载
2024-01-17 10:23:41
46阅读
在平时的工作中，经常有按照不同维度筛选和统计数据的需求。拿视频会员订单数据来说吧，运营人员要查看深圳市的成功下单数或则深圳市某一种产品的成功下单数或者某一种产品的所有成功下单数时，每天的订单数又很大，现查的话按照不同的维度去查询又很慢。此时本篇文章或许会帮助到你。group by:主要用来对查询的结果进行分组，相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。可以添加聚合函数。grouping set
转载
2024-02-28 09:29:17
78阅读
# 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
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过90度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。以下是一些例子。
所有类型的窗口。例如，计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算。
所有用于复杂事件处理的状态机。例如，
今天记录一下spark里面的一些key-value对的相关算子。key-value对可以简单理解为是一种认为构造的数据结构方式，比如一个字符串"hello"，单看"hello"的话，它是一个字符串类型，现在假设我想把它在一个文本中出现的次数n作为一个值和"hello"一起操作，那么可以构造一种键值对(key-value)的结构来表示，也就是（hello,n）这样的结构，那么可能会问为什么要这么构造
转载
2023-08-11 12:30:51
82阅读
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
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
## Spark group by 优化流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取数据] --> B[数据预处理]
B --> C[进行group by操作]
C --> D[对结果进行优化]
D --> E[返回优化后的结果]
```
### 代码实现
#### 1. 读取数据
首先，我们需要读取数据并将其转换为Dat
原创
2024-01-29 03:39:06
238阅读
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）
# Spark 中的 Group By 倾斜问题及解决方案
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，我们常常会遇到"倾斜"（skew）的问题，特别是在使用 `group by` 操作时。倾斜意味着部分数据分区中的数据量远大于其他分区，这导致集群中某些节点的负载过重，从而影响任务的性能。本文将探讨这个问题并提供一些解决方案。
## 什么是倾斜？
在分布式计算中，数据被切分成多个
聚合操作是spark运算中特别常见的一种行为。比如分析用户一天的活着一次登陆的行为，就要把日志按用户id进行聚合，然后做排序、求和、求平均之类的运算……而spark中对于聚合操作的蒜子也比较丰富，本文主要结合作者个人的经验和网上资料，对这几个算子进行整理和比较。 这里，一般都是对Pair RDD 进行的聚合操作。首先，什么是pair RDD Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有
# array group by key javascript
> calendar
Array.reduce
groupBy
转载
2020-04-10 15:03:00
177阅读
2评论
一．公式的分析和编写代码的思路：根据公式，计算TF-IDF首先需要计算TF和IDF，然后在做乘积1.TF运算（1）TF运算的时候，首先需要统计某个单词在该篇文章出现的次数、和统计单词所在那篇文章的单词的总数 （2）实现思路：在每个文章中对单词进行计数，形成一个（word,count）形式的元组，因为在不同文章中分别计算TF需要用到该单词所在文章单词的数量，所以最后的对于每篇文章我将计数的结果生成如
转载
2023-09-21 09:12:01
52阅读
目录一、先看结论二、举例、画图说明1.实现的功能分别是什么？1).groupByKey 实现 WordCount2).reduceByKey 实现 WordCount2.画图解析两种实现方式的区别1) groupByKey 实现 WordCount2).reduceByKey 实现 WordCount（简单流程）3).reduceByKey 实现 WordCount（终极流程）一、先看结论1.从S
转载
2023-10-28 07:59:24
159阅读
1、spark的shuffle过程父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入子RDD的不同分区中；中间结果写入磁盘；由子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送；默认情况下，shuffle不会改变分区数量。2、spark的宽窄依赖窄依赖：一个父RDD的分区被子RDD的一个分区使用。1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区，比如map，filter，union等算子。宽依赖：一个父RDD的分区被子
转载
2023-09-01 18:33:29
149阅读
常规性能调优1常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示：代码清单2-1 标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/
转载
2023-10-23 09:06:37
257阅读
什么是数据倾斜？ 在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reduce task进行处理的,假如对100w的数据做shuffle，其中98w的数据key是相同的，那么就会造成某个task执行98w数据聚合，而其他task很快执行完毕，整个shuffle操作都在等在这个task的执行，不仅大幅拉长了任务的执行时
转载
2024-02-22 18:25:21
92阅读
### Spark SQL Group By 优化
在 Spark SQL 中，Group By 是一个常用的操作，用于对数据集进行分组并进行聚合操作。然而，当数据集非常大时，Group By 操作可能会变得非常耗时和资源消耗高。因此，对 Group By 操作进行优化是很重要的。
本文将介绍一些常见的 Spark SQL Group By 优化技术，并通过代码示例展示其效果。
#### 1
原创
2023-10-15 14:18:09
551阅读
1. 问题来源离线数仓底层分了两层每天业务增量数据层(ODS)：每天一个分区，用于存放业务每天的增量数据，每天业务快照层(SNAP)：事实表一般无分区，保存业务的快照。昨天的业务快照，是前天的业务快照与昨天的增量数量合并去重后生成：昨天的业务快照=前天的业务快照+昨天的增量数据insert overwrite table snap.${snap_table}
select
${
