（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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Spark的join实现方案有三种:broadcast hash joinshuffle hash joinsort-merge joinhash join确定 小表（Bulid Table) 和 大表（Probe Table）,利用小表 根据 key 进行hash，建立hash table，大表同样对key进行相同的hash，映射hash table中的记录，如果映射成功且
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2023-05-22 14:23:42
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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
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
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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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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简单的说，hash函数就是把任意长的输入字符串变化成固定长的输出字符串的一种函数。通俗得说，hash函数用来生成信息的摘要。输出字符串的长度称为hash函数的位数。目前应用最为广泛的hash函数是SHA-1和MD5，大多是128位和更长。hash函数在现实生活中应用十分广泛。很多下载网站都提供下载文件的MD5码校验，可以用来判别文件是否完整。另外，比如在WordPress的数据库，所有密码都是保存
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精选
2009-08-12 17:25:47
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简介 哈稀函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG)，从这个角度可以得到一个公认的结论：哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量。 一些常用的分析技术，例如泊松分布可用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)。一般来说，对任意一...
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2013-11-25 12:42:00
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HASH就是我们常说的哈希,若想了解HASH是什么,不能光说简称,要看你说的是HASH表还是HASH函数.
HASH函数可以表示为:Addr=F(K),而用一句话表述HASH表和HASH函数的关系就是:HASH表中的元素是由HASH函数确定的.更具体的解释如下:将数据元素的关键字K作为自变量,通过一定的函数关系(也就是HASH函数)计算出的值,为该元素在HASH表中的位置.另外,函数的映射过程叫
原创
2011-02-09 11:41:14
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hash 函数及其重要性不时会爆出网站的服务器和数据库被盗取，考虑到这点，就要确保用户一些敏感数据（例如密码）的安全性。今天，我们要学的是 hash 背后的基础知识，以及如何用它来保护你的 web 应用的密码。申明 密码学是非常复杂的一门学科，我不是这方面的专家，在很多大学和安全机构，在这个领域都有长期的研究。本文我试图使事情简单化，呈现给大家的是一个 web 应用中安全存储密码的合理方法。“H
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2023-12-25 15:00:27
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5.1 Hash函数Hash函数的定义Hash函数满足条件Hash函数满足的安全条件Hash函数使用方式Hash函数的定义将任意长的消息M映射为较短的、固定长度的一个值H(M)。【其函数值H(M)为哈希值、散列值、杂凑码、指纹、消息摘要等。】别称：Hash函数也称为哈希函数、散列函数、压缩函数、杂凑函数、指纹函数等。Hash函数H一般是公开的。例Hash函数满足条件Hash函数函数的输入可以是任意
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2023-05-24 16:36:23
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哈希函数（Hash） 又称为 散列函数、散列算法、杂凑函数等 是一种单向密码体制：从明文到密文的不可逆映射 可将任意长度的输入变换为固定长度的输出 生成消息的“数据指纹”（也称消息摘要或散列值）， 在数据完整性认证和数字签名等领域有广泛的应用分类： 改动检测码MDC(Manipulation Detection Code) 不带密钥哈希函数，检测消息有无篡改 消息认证码MAC(Message Au
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2024-02-04 16:58:29
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# 实现“spark hash clustered table”
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark来实现一个哈希分区表（hash clustered table）。哈希分区是一种常用的数据分区技术，它可以将数据均匀地分布在不同的分区中，以提高查询性能。
## 流程概述
首先，我们需要创建一个Spark应用程序，并使用Spark SQL来创建和操作表。然后，我们将使用Spar
原创
2023-12-06 16:42:51
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背景除了传统的基于trigger和rule的分区，PostgreSQL 10开始已经内置了分区功能（目前仅支持list和range），使用pg_pathman则支持hash分区。从性能角度，目前最好的还是pg_pathman分区。但是，传统的分区手段，依旧是最灵活的，在其他方法都不奏效时，可以考虑传统方法。如何创建传统的hash分区1、创建父表create table tbl (id int, i
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2024-03-21 20:32:25
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Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实 现用户自定义的函数（UDF）来解决。 文章目录系统内置函数UDF注册用户自定义函数 UDF标量函数（Scalar Functions）表函数（Table Functions）聚合函数（Aggregate Functions）表聚合函数（Table Aggregate Functions） 系统内置
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2024-01-10 12:53:59
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希函数定义哈希函数（英語：Hash function）又称散列函数、散列函数、摘要算法、单向散列函数。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合，重新创建一个（哈希函数返回的值）称为指纹、哈希值、哈希代码、摘要或散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字
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2023-07-17 23:46:43
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sqlite的分词器模块需要对输入的字符串映射为系统中的标示符，其对关键字映射使用了hash算法，其对hash冲突的解决十分巧妙。1：最常规的解决办法：写一堆判断对每个输入字符串判断是否匹配，如果匹配就映射为系统中的关键字。由于sqlite的关键字有100多个，如果每个字符串进行比较判断，无疑效率很低2：使用hash算法： 首先构造一个散列函数，该函
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2023-10-24 14:56:31
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目录1 Hash函数2 Hash冲突3 一致性hash hash表1 hash函数地址index=H（key）即根据key计算出应该存储地址的位置，而哈希表是基于哈希函数建立的一种查找表。1.1 hash函数的性质（1）输入域是无穷的，但是输出域是有限的（2）不是随机产生的输出，相同的输入一定对应相同的输出（3）不同的输入可能会导致相同的输出（hash碰撞）（4）
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2024-04-09 20:31:52
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**RDD：**弹性分布式数据集，是一种特殊集合，支持多来源，有容错机制，可以被缓存，支持并行操作，一个RDD代表多个分区里的数据集。RDD有两种算子： 1.Transformation（转换）：属于延迟Lazy计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住数据集的逻辑操作； 2.Action（执行）：触发Spark作业运行，真正触发转换算子的计算； RDD中算子的运行过程：
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2024-02-04 21:31:03
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本文讨论了 Join Strategies、Join 中的提示以及 Spark 如何为任何类型的 Join 选择最佳 Join 策略。Spark 5种Join策略：Broadcast Hash Join（BHJ）Shuffle Sort Merge Join（SMJ）Shuffle Hash Join（SHJ）Broadcast Nested Loop Join（BNLJ）Shuffle Cart
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2024-01-29 02:41:51
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