Spark Sql 和DataFrame总结1. Spark SQL概述2. DataFrame2.1 DataFrame概述2.2 DataFrame vs RDD 区别2.3 Pandas DataFrame vs Spark DataFrame3. DataFrame 操作3.1 创建DataFrame3.1.1 从RDD创建DataFrame3.1.2 从CSV文件创建DataFrame
## 使用 Spark 广播 DataFrame 的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种非常强大且流行的分布式计算框架。广播变量是 Spark 的一个重要特性，它允许你将大型数据集（如 DataFrame）高效地共享到所有的工作节点上。接下来，我们将一起探索如何在 Spark 中广播 DataFrame，包括具体的代码示例和详细注释。
### 1. 整体流程
为了实现 S
spark的第二种共享变量是广播变量，它可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值。1、广播变量的使用应用场景： 想向所有工作节点发送机器学习训练的模型参数，e.g.命名实体识别、分词的模型参数。在spark2.0中，官方推荐Spark中所有功能的入口点都是SparkSession类，网上很多代码是基于老版本的，新老写法总结见如下代码。spark2.X的java代码如下：//sp
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2023-08-12 21:04:32
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一、概述在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。通常跨任务的读写变量是低效的，但是，Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量：广播变（broadcast vari
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2024-06-20 15:32:18
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浅谈Spark中广播变量广播变量的好处广播变量的好处，不需要每个task带上一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话， 就可以让变量产生的副本大大减少。广播变量的用法广播变量用法很简单，其实就是SparkContext的broadcast()方法，传入你要广播的变量，即可。 context.broadcast(a) // a 为需要广播出去的变量；con
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2023-08-08 08:24:43
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概述： 所谓共享变量，是为了解决task中使用到外部变量造成相关问题而出现的。spark提供了有限的两种共享变量：广播变量Broadcast变量和累加器Accumulator。一、 Broadcast1、使用说明使用非常简单，只需要将普通的变量包装为Broadcast即可： val xxBC:Broadcast[T] = sc.broadcast(t); 其中T是被包装的变量t的类型。 在tra
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2023-10-27 05:28:34
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1、广播变量广播变量的定义：广播变量可以让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个spark操作使用,在机器学习中非常有用。广播变量是类型为spark.broadcast.Broadcast[T]的一个对象,其中存放着类型为T的值。它由运行SparkContext的驱动程序创建后发送给会参与计算的节点,非驱动程序所在节点(即工作节点)访问改变量的方法是调用该变量的value方法
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2023-08-08 08:24:48
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Spark两种共享变量：广播变量（broadcast variable）与累加器（accumulator）累加器用来对信息进行聚合，而广播变量用来高效分发较大的对象。共享变量出现的原因：通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动
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2024-05-28 20:52:13
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一.简单介绍1.RDDRDD 是一个懒执行(只有当遇到action算子时才会真正的开始执行)的不可变的的 可以支持 lambda 表达式 的并行数据集RDD 的最大优势就是简单 , 毕竟容易上手RDD 的 劣势在于 , 它是一个存在于 JVM 内存中的对象 , JVM 内存是计算机内存划分的一块空间 , 所以它受到 Gc (JVM 自己的垃圾处理器 , 用来回收一些不用的对象 , 但是 Spark
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2024-02-03 10:13:11
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一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的，所以当Executor中需要引用外部变量时，需要使用广播变量。二、广播变量介绍比如数据库中一份公共配置表格，需要同步给各个节点进行查询。广播变量允许程序在每台机器上面缓存一个只读的变量，每台机器上的所有task共享这个只读变量。而不是每个任务保存一份拷贝。如果将变量声明为广播变量，那么只是每个executor拥有一份，这个
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2023-08-09 22:27:24
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Spark之广播、共享、缓存一、概述在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所
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2023-09-01 21:28:12
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在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。通常跨任务的读写变量是低效的，但是，Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量：广播变（broadcast variable）和累加器（
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2024-06-26 20:01:22
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RDD vs DataFrames vs DataSet在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同
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2023-08-20 22:54:34
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DataFrame与RDD 上面的图直观的提现了dataFrame和Rdd的区别，左侧的RDD虽然Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。D
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2023-12-06 18:58:35
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将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据
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2023-12-07 00:05:34
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一，概述二，广播变量broadcast variable 2.1 定义广播变量的原因 2.2 图解广播变量 2.3 定义广播变量 2.4 还原广播变量 2.5 定义注意事项三，累加器 3.1 为什么要将一个变量定义为一个累加器 3.2 图解累加器 3.3 定义累加器 3.4 还原累加器 3
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2024-02-05 12:26:30
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spark—map与flatmap的区别之用flatmap代替map.filter/filter.map组合spark RDD与DStream API支持很多好用的算子，最常用的莫过于map和filter了，顾名思义可知：map： 返回一个新的分布式数据集，其中每个元素都是由源RDD中一个元素经func转换得到的；filter： 返回一个新的数据集，其中包含的元素来自源RDD中元素经func过滤后
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2023-07-13 20:21:10
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本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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1 >spark的UDF操作理解:就是在sql中查询语句中提供了max(),avg(),min(),count()等函数操作, 同样的在spark中也有这些函数,但是用户的需求是多变的,比如:select name,age,length(name)/name.length from user很明显,不管是使用length(name)或是name.length都不可能实现这种效果, 于是sp
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2023-07-31 13:34:35
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1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]"))
val data = Array("on
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2023-08-07 07:02:19
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