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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# Python中的join方法详解
在Python中，有一个很常用的字符串方法叫做`join`，它可以将一个可迭代对象中的元素连接成一个字符串。`join`方法是Python中字符串处理的重要工具之一，在不同的应用场景中有着广泛的应用。本文将详细介绍`join`方法的使用方式和常见的应用场景，并附上代码示例来帮助读者更好地理解。
## 什么是join方法
在Python中，`join`是字
原创
2023-10-18 13:37:57
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# MySQL JOIN 别名的使用
在使用 SQL 进行数据库查询时，JOIN 语句是连接不同表的一种常用方法。为了提高代码的可读性和简洁性，通常会给表或结果集设置别名。本文将深入探讨 MySQL 中 JOIN 别名的用法，并通过实际代码示例来帮助理解。
## 什么是 JOIN？
JOIN 语句用于将来自两个或多个表中的行结合成一行，基于它们之间的关系。这在处理数据库中关联数据时尤为重要。
原创
2024-09-15 04:39:25
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# 如何实现 MySQL Left Join 别名
在数据库管理中，左连接（Left Join）是用于从两个或多个表中获取数据的强大工具。通过使用别名，可以使查询更加简洁易读。今天，我将帮助你理解如何在 MySQL 中实现左连接并使用别名。
## 整体流程
以下是实现 MySQL Left Join 别名的流程。一共有四个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 05:27:27
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这篇文章包括大部分JOINs出现的情况，如果你是高手精通MySQL，请跳过，本文仅适合对JOINs用法不熟练的选手。“JOIN" 是标准SQL的关键字常用于查询两个或多个关联数据表指定的数据。JOIN的几种用法在实际开发过程中很容易造成混淆，程序员开发过程中总是在处理混淆，下面将通过简洁的介绍这些用法。一个很简单的例子，学生（user）和课程登记(course)例子表'user' table: i
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2023-09-27 12:54:59
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学习内容MySQL别名INNER JOINLEFT JOINCROSS JOIN自连接UNION区别作业项目五:组合两张表 （难度：简单）项目六:删除重复的邮箱（难度：简单） MySQL别名为表取别名：查询数据时，如果表名很长，使用起来不方便，此时，就可以为表取一个别名，用这个别名来代替表的名称SELECT * FROM 表名 [AS] 别名；
为字段取别名:在查询数据时，为了使显示的查询结果更
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2023-10-10 13:00:35
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MySQL_总结_连接查询
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2023-06-25 17:25:11
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每天一个小例子： spark中， 1.left semi join （左半连接）的意思就是， JOIN 子句中右边的表只能在 ON 子句中设置过滤条件，右表中有重复的数据会自动跳过，具体详见： 2. left anti join 含义：left anti join 是 not in/not exists 子查询的一种更高效的实现，相当于not in或者not exists，left anti jo
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2023-10-18 20:34:10
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说一下的Spark Join的分类及基本实现机制 文章目录写在前面Spark支持哪些JoinRDD支持的JoinDataFrame支持的JoinSpark Join的实现方式Hash JoinBroadcast Hash JoinShuffle Hash JoinSort-Merge Join总结参考链接 写在前面面试官：说下Spark的Join方式有哪些？彩笔：Inner、Left、Left S
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2023-08-12 23:53:15
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众所周知,Join的种类丰富:按照**关联形式(**Join type)划分:有内关联,外关联,左关联,右关联,半关联,逆关联等,由业务逻辑决定的关联形式决定了Spark任务的运行结果;按照关联机制(Join Mechanisms)划分:有NLJ(Nested Loop Join) , SMJ(Sort Merge Join)和HJ(Hash Join),由数据内容决定的实现机制,则决定了Spar
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2023-08-10 08:37:40
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本文主要介绍spark join相关操作。讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。 1、数据准备2、HSQL描述3、Spark描述 1、数据准备我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和driver
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2023-06-30 10:42:41
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1.小表对大表（broadcast join） 将小表的数据分发到每个节点上，供大表使用。executor存储小表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个：  
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2023-09-03 09:55:38
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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
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
文章目录CRUD查询修改删除数据库约束数据库的设计插入查询的数据聚合查询分组查询联合查询/多表查询(重点)内连接与外连接子查询合并查询 注释:在SQL中使用 --(空格) + 注释内容 来写注释CRUDcrud就是增加(create) 查询(retrieve) 更新(update) 删除(delete)四个单词的缩写###插入insert into 表名 values (值,值,值…); --(
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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在Spark 种 有2种 数据分发方式分别是 Hash Shuffle,和BroadCast。 在Spark 种 有3种 join 方式 分别是 SoftMergeJoin, HashJoin,Nested Loop Join 。 所以一共5种join 方式（没有 BroadCast SoftMergeJoin）为什么没有它呢相比 SMJ，HJ 并不要求参与 Join 的两张表有序，也不需要维护两
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2023-06-20 09:31:36
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# Spark Join实现指南
## 1. 整体流程
在开始介绍Spark Join的具体实现步骤之前，我们先来了解一下整个流程。Spark Join是指在Spark框架下，将两个或多个数据集合并在一起的操作。具体流程如下表所示：
```mermaid
journey
title Spark Join 实现流程
section 数据准备
section 数据加载
原创
2024-01-15 10:22:22
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文章目录1.数据格式1. 对象2. 集合类型3. 字符串2.算子优化1. reduceByKey / aggregateByKey替代Group By2. repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition + sortByKey3. mapPartitions替代Map4. foreachPartitions替代foreach5. 使用filter之
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2023-10-05 16:27:50
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Join如何避免shuffle在我们使用Spark对数据进行处理的时候最让人头疼的就是业务上复杂的逻辑，而这些逻辑往往不是map算子就能解决的，不是aggragate就是join操作，而这些操作又伴随着shuffle极大地影响了程序执行过程的性能开销。今天我们来讨论下在使用join的时候如何避免shuffle的发生。一般我们直接使用join的时候都是触发commen join，这种join操作会触
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2023-08-17 17:19:09
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