spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort（自己实现内存管理）spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：200spark 1.2.x版本以后，默认的shuffle manager，是什么呢？ SortShuffleManager。SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不
## 实现Hive Hash关联的流程
在Hive中，Hash关联是一种常用的关联操作，它可以通过将两个表的数据进行哈希计算，快速找到匹配的记录。下面是实现Hive Hash关联的流程图：
```mermaid
graph LR
A(开始)
B(创建表)
C(加载数据)
D(执行Hash关联)
E(保存结果)
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E -
原创
2023-12-25 07:14:20
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# Spark Hash：背后的原理与应用
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析中。在 Spark 的操作中，哈希（Hash）是一个重要的概念，它在数据分区、数据访问等方面扮演着关键角色。在这篇文章中，我们将深入探讨 Spark 中的哈希概念，并通过代码示例来进一步解释这一机制。
## 什么是哈希？
简单来说，哈希是一种将数据映射为固定长度的字符串
关联规则算法的思想就是找频繁项集，通过频繁项集找强关联。 介绍下基本概念： 对于A->B 1、置信度：P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分析：牛奶 ⇒ 面包 2、支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 假如支持度：3%，置信度：40% 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买
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2023-10-01 09:11:34
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在做 mysql 或其他数据迁移的时候，有时候需要将两份或者多份数据进行合并，生产一份新的数据后进行使用，对于数据量较小的场景下，可以直接使用 sql 语句进行关联，但是对于两张或者多张千万级记录的表进行合并时，使用 sql 进行 join 操作是不现实的，在这些场景下，需要使用 spark 或者 hive 进行操作。本文介绍如何使用 spark 进行大数据量的合并。本文中提到的大表，数据量一般在
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2023-09-02 01:48:30
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1、键和值用什么结构组织？ Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。因为这个哈希表保存了所有的键值对，所以，我也把它称为全局哈希表。（O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对）如图所示：2、为什么哈希表操作变慢了？（哈希表的冲突问题和 rehash 可能带来的操作阻塞。） 2.1、链式哈希（解决Hash冲突）就是指同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间依次用指针连接。链表元素只能
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2023-07-13 16:18:09
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（1）进入spark./bin/spark-shell （2）创建RDDval rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,8)) 或者val rdd1=sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,8)) （3）map实例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.&nbs
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2024-10-26 19:44:51
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论数据分片技术及其应用
数据分片就是按照一定的规则，将数据集划分成相互独立正交的数据子集。然后将数据子集分布到不同的节点上，通过设计合理的数据分片规则，可将系统中的数据分布在不同的物理数据库中，达到提升应用系统数据处理速度的目的。在解决数据库日志解析的问题中，我承担了进行数据分片的任务。
数据分片，就是依照分片算法将数据打散到多个不同的节点上，每个节点上存储部分数据。一般来说，分片算法最常见的就
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2023-07-12 11:17:46
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在处理Apache Spark中“不等关联（non-equi join）”的问题时，涉及到如何高效地关联不满足标准等式条件的两张表。这种操作在大数据分析中非常常见，但也可能带来性能瓶颈和复杂性。接下来，我将详细记录如何解决“Spark不等关联”的全过程。
### 环境准备
要开始解决不等关联的问题，首先我们需要确保我们的软硬件环境适合运行Apache Spark。下面是一些基本的要求：
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探索高效连接：Apache Spark与Apache HBase的完美结合 shchortonworks-spark/shc: Apache Spark SQL on Hadoop Compatible File System (SHC) 是一个开源项目，它允许Apache Spark无缝访问Hadoop生态中的列式存储文件格式（如Parquet、ORC等），特别是将Spark SQL与HBase
关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题，其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则，典型的算法是Apriori算法。Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集;第二步利用频繁项集
## Spark关联Python开发指南
### 1. 概述
在现代数据处理中，Spark已经成为一个非常流行的工具，它可以处理大规模的数据集并提供高效的分布式计算功能。与此同时，Python是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库和生态系统。在本文中，我们将介绍如何在Spark中使用Python进行关联操作，以帮助刚入门的开发者快速上手。
### 2. 关联操作流程概述
在进行Spark关
原创
2023-12-04 05:13:08
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spark 表关联
原创
2019-09-20 19:37:15
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在大数据处理的世界里，Apache Spark无疑是一个响亮的名字。尤其是在进行数据分析时，常常会碰到“spark full关联”类型的问题，即全连接（全关联，一种笛卡尔积）的情况，这会导致巨大的计算开销。因此，了解如何在Spark中优化全关联操作就显得尤为重要。下面是对这个过程的复盘记录。
## 背景描述
在2023年的春季，我们的一次数据分析项目中，团队需要将来自不同数据源的数据进行全连接
Union package com.shujia.spark.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo8Union { def main(arg ...
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2021-07-16 22:15:00
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# Spark多表关联探秘
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，能够处理从单个文件到复杂的多表关联操作。在数据分析中，关联表是提取信息的重要步骤。本文将探索如何在 Spark 中实现多表关联，提供代码示例，并解释每一步的操作。
## 什么是多表关联？
多表关联是指使用多个表中的数据进行查询和分析，通常涉及到基于某些共同字段的联接操作。对于大数据处理而言，Spark 提供了高
原创
2024-10-02 06:37:02
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虽然是小表，但是无直接 WHERE 过滤条件，故不能通过索引快速匹配，不适合作为驱动表；提示所定义的连接顺序里，最外层括号中处于最左边的表就
1. 关联子查询1.1. 关联子查询和自连接在很多时候都是等价的1.2. 使用SQL进行行间比较时，发挥主要作用的技术是关联子查询，特别是与自连接相结合的“自关联子查询”1.3. 缺点1.3.1. 代码的可读性不好1.3.1.1. 特别是在计算累计值和移动平均值的例题里，与聚合一起使用后，其内部处理过程非常难理解1.3.2. 性
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2024-09-13 22:52:44
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源文件放在github，如有谬误之处，欢迎指正。正如你所知，spark实现了多种shuffle方法，通过 spark.shuffle.manager来确定。暂时总共有三种：hash shuffle、sort shuffle和tungsten-sort shuffle，从1.2.0开始默认为sort shuffle。本节主要介绍hash shuffle。spark在1.2前默认为hash shuff
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2023-12-18 09:39:01
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不涉及业务，记录基于Spark Sql框架和Scala语法，实现表的关联，筛选，聚合，行列转换，窗口比较等代码实现。Demo1，主要是通过字符串分割和flatmap实现行转列，通过聚合函数实现行转列。import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, Struct
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2023-09-16 17:25:27
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