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
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2023-08-11 12:30:51
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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
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2024-01-17 10:23:41
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Spark GraphX 文章目录Spark GraphX第1节 Spark GraphX概述第2节 Spark Grap2.1 GraphX 架构2.2 存储模式2.3 核心数据结构1、Graph2、vertices3、edges4、triplets第3节 Spark GraphX计算案例一：图的基本操作案例二：连通图算法案例三：寻找相同的用户，合并信息 第1节 Spark GraphX概述Gr
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2023-11-29 15:34:28
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# Spark Join Key
## 介绍
在 Spark 中，Join 操作是非常常见的数据处理操作。Join 操作用于将两个或多个数据集合并在一起，以根据共享的键值（Join Key）连接数据。
Join 操作通常用于将两个具有关联信息的数据集合并在一起。例如，我们可以将一组用户数据与一组订单数据进行 Join 操作，以便通过用户ID将用户数据与订单数据关联起来。这样，我们可以获得包含
原创
2023-10-12 11:35:20
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# Spark 设置 Key 的方法
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，通过分布式计算可以高效地处理海量数据。在许多数据处理场景中，我们需要对数据进行键值映射，这时候就离不开“key”的概念。本文将介绍如何在 Spark 中设置 Key，并通过代码示例进行讲解。
## 什么是 Key
在 Spark 中，Key 通常用于区分数据记录。例如，在一个用户访问日志中，用户ID可
# 使用Spark打散Key的完整指南
在大数据处理过程中，经常需要对数据进行聚合操作，而在这些操作中，Key的打散常常是个重要的步骤。今天，我将教你如何使用Apache Spark打散Key。通过简单的步骤和代码示例，你将能掌握这一技术。
## 整体流程
我们可以将整个打散Key的过程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 环境准备 | 安
目录什么是DAGDAG 解决了什么问题DAG 是怎么工作的工作流程注意点DAG，全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图。在 Spark 中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。什么是DAGDAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。DAG Scheduler 会根据 RDD 的 transformation 动作，将 D
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2023-10-20 18:15:17
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1. SparkRDD的操作 Spark RDD的操作，便是对RDD的转换执行操作。从上图我们可以总结出，sparkRDD的操作，从宏观上分为：Transformation和Action，但是具体的还以分为输入算子、变换算子、缓存算子，以及行动算子。1.2. Transformation1.2.1. flatMap 是Spark RDD中的转换算子，对RDD中的每一个元素都执行，前后元素的对应关系
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2024-01-25 17:01:34
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一 reduceByKey原理spark的根据key进行分区内数据预聚合，再进行最后进行聚合，好处是可=
原创
2023-02-02 10:10:10
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# Spark中的JSON键值处理
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。而JSON（JavaScript对象表示法）作为一种轻量级数据交换格式，因其灵活性和易读性被广泛应用于数据存储和传输。本文将介绍如何在Spark中处理JSON数据，并提供代码示例，帮助你理解Spark中的JSON键值处理。
## JSON简介
JSON是一种用于存储和传输数据的格式，
原创
2024-08-13 03:48:51
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1. 什么是数据倾斜数据倾斜是一种很常见的问题（依据二八定律），简单来说，比方WordCount中某个Key对应的数据量非常大的话，就会产生数据倾斜，导致两个后果：OOM（单或少数的节点）；拖慢整个Job执行时间（其他已经完成的节点都在等这个还在做的节点）。2. 解决数据倾斜需要搞定 Shuffle；搞定业务场景；搞定 CPU core 的使用情况；搞定 OOM 的根本原因等：一般都因为数据倾斜（
Spark key-value类型算子1. partitionBy()按照K重新分区先看partitionBy函数def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] = self.withScope {
if (keyClass.isArray && partitioner.isInstanceOf[HashPart
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2023-10-04 20:59:48
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深度分析如何在Hadoop中控制Map的数量很多文档中描述，Mapper的数量在默认情况下不可直接控制干预，因为Mapper的数量由输入的大小和个数决定。在默认情况下，最终input占据了多少block，就应该启动多少个Mapper。如果输入的文件数量巨大，但是每个文件的size都小于HDFS的blockSize，那么会造成启动的Mapper等于文件的数量（即每个文件都占据了一个block），那么
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2023-10-21 22:02:43
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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
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2024-02-28 09:29:17
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# Spark 根据 Key 去重指南
## 引言
在大数据处理中，去重是一个常见而重要的操作，尤其是在处理一些重复数据时。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，可以高效地进行数据处理。本篇文章将带领你通过详细的步骤来实现 Spark 根据 key 去重的功能。
## 整体流程
在进行 Spark 根据 Key 去重的操作前，我们需要了解整体流程。下面的表格展示了整个去重过
# Spark按key进行分区
在Spark中，分区是将数据集划分为更小的块，以便在集群上并行处理。默认情况下，Spark会根据数据的哈希值自动进行分区，但有时我们可能需要按照特定的键对数据进行分区。本文将介绍如何使用Spark按键进行分区，并提供相应的代码示例。
## 什么是分区？
分区是将大型数据集划分为更小的片段，以便可以在并行环境中处理。每个分区都可以在不同的计算节点上进行处理，从而
原创
2023-08-27 07:28:54
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spark.default.parallelism：（默认的并发数） 如果配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值： 本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）： spark-shell &n
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2024-09-06 21:07:57
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Spark整理(3)一，算子1.1 转换算子repartition增加或减少分区，会产生shufflescala代码:package com.shsxt.spark.scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object Sp_Repartition {
def main(args: Array[String]): U
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2024-10-26 19:52:42
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本文以Spark执行模式中最常见的集群模式为例，详细的描述一下Spark程序的生命周期（YARN作为集群管理器）。1、集群节点初始化集群刚初始化的时候，或者之前的Spark任务完成之后，此时集群中的节点都处于空闲状态，每个服务器（节点）上，只有YARN的进程在运行（环境进程不在此考虑范围内），集群状态如下所示： 每个节点服务器上都有一个YARN的管理器进程在检测着服务器的状态
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2024-01-05 22:04:54
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# 使用Spark根据Key读取Redis的完整指导
在现代数据处理中，结合不同的数据源获取信息是一个常见的需求。今天，我们将探讨如何使用Apache Spark从Redis数据库中根据特定的key读取数据。接下来，我们将分步骤进行讲解，并提供代码示例与详细注释。
## 整体流程
我们将整个任务拆解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
