Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统。 它提供Java，Scala，Python和R中的高级API，以及支持通用执行图的优化引擎。 它还支持一组丰富的高级工具，包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，用于机器学习的MLlib，用于图形处理的GraphX和Spark Streaming。Spark优点：减少磁盘I/O：随着实时大数据应用越来越多，H
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2023-12-25 10:11:05
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# Spark聚合操作的实现
## 介绍
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的开源框架。它提供了许多强大的操作和功能，其中之一就是聚合（Aggregation）操作。聚合操作可以将大规模的数据集合并和计算，得到我们想要的结果。本文将教会你如何在Spark中实现聚合操作。
## 流程图
首先，让我们来看一下整个流程的图表表示：
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flowchart TD;
原创
2024-01-06 10:43:47
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文章目录RDD的依赖RDD的缓存DAG的生成以及shuffle的过程什么是DAGshuffle的过程SortShuffleManager基本介绍 RDD的依赖RDD和它依赖的父RDD的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。 窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 总
简述Spark的宽窄依赖，以及Spark如何划分stage，每个stage又根据什么决定task个数? Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。Task：Stage是一个TaskSet，将Stage根据分区数划分成一个个的Task。 请列举Spark的transformation算子（不少于8个），并简述功能
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2024-02-04 11:27:22
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# Spark中的agg操作
## 概述
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。其中，agg（Aggregate）是一个常用的操作，用于对数据进行聚合计算。本文将介绍如何在Spark中使用agg操作，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[进行聚合计算]
B --> C
原创
2024-01-09 04:33:38
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1、DataFrame的组成DataFrame是一个二维表结构，那么表格结构就有无法绕开的三个点：行列表结构描述在MySQL中的一张表：由许多行组成数据也被分成多个列表也有表结构信息（列、列名、列类型、列约束等）基于这个前提，DataFrame的组成如下:在结构层面：
StructType对象描述整个DataFrame的表结构
StructField对象描述一个列的信息在数据层面
Row对象记录一
# Spark中的聚合和重命名操作：一个初学者指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何在Apache Spark中实现聚合和重命名操作。今天，我将通过这篇文章，向刚入行的小白们介绍如何在Spark中实现`agg`和`rename`操作。
## 1. Spark聚合和重命名操作流程
首先，让我们通过一个简单的流程图来了解整个操作的步骤：
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stateDiagram
原创
2024-07-23 10:50:36
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在处理大数据和进行数据分析时，Apache Spark SQL 是一个至关重要的工具。尤其是在使用 `agg` 方法进行聚合操作时，精确的配置与参数调优决定了其性能与效果。在这篇博文中，我将详细记录下如何解决 Spark SQL 的 `agg` 相关问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成等多个方面。
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mindmap
root((环境配置))
spark基本的RDD算子:在学习spark的过程中，有这样几个算子非常重要，但是却容易混淆。在这里我想做一下记录.1) 第一个是aggregate算子.我们首先可以看看aggregate算子的api，def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U这个算子接收三个参
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2023-12-12 13:10:43
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一、什么是Spark官网：http://spark.apache.orgApache Spark™ is a multi-language engine for executing data engineering, data science, and machine learning on single-node machines or clusters.Spark是一种快速、通用、可扩展的大数
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2023-09-21 16:57:21
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Spark GraphX 图形数据分析GraphX API图的构建与图信息的查看图的算子pageRank应用pregel应用求最短距离 GraphX API图的基本概念和术语这里介绍，这里以示例来做基本演示与理解外部依赖除了基本的spark依赖之外，还需导入spark-GraphX构建如下关系图，圈内数字分别表示各个点的id，以（name,job）作为各点的属性，各点之间形成关系图，边的权重表示
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2024-07-24 14:34:51
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package com.spark.optimization.p2
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* 过滤掉少数几个发生数据倾斜的key，这样这些key便不会参与计算，
* 也就不会再发生数据倾斜dataskew了。
* 需要注意的一点：
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2023-11-29 09:03:14
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目录1 Standalone 架构2 配置、部署及启动2.1 解压、环境变量2.2 Workers主机名称2.3 配置Master、Workers、HistoryServer2.4 创建EventLogs存储目录2.5 配置Spark应用保存EventLogs2.6 设置日志级别2.7 分发到集群所有机器2.8 启动服务进程2.9 提交运行圆周率3 Spark 应用架构4 WEB UI 监控5 S
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2023-07-16 22:20:13
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前言这篇文章继续探讨聚合策略，主要介绍Spark SQL提供的两个基于hash的聚合操作符，即HashAggregateExec和ObjectHashAggregateExec。在上一篇文章：Spark SQL深入分析之图解SortAggregateExec执行流程中已经解释过，基于hash的聚合性能比基于排序的聚合高，因为基于hash的聚合不需要在聚合之前进行额外的排序步骤。对于HashAggr
Spark DataFrame 使用UDF实现UDAF的一种方法1、Background当我们使用Spark Dataframe的时候常常需要进行group by操作，然后针对这一个group算出一个结果来。即所谓的聚合操作。然而 Spark提供的aggregation函数太少，常常不能满足我们的需要，怎么办呢？Spark 贴心的提供了UDAF（User-defined aggregate fun
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2024-01-24 21:40:48
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一、spark简介Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机（JVM）环境之上。目前支持如下程序设计语言编写Spark应用：Scala、Java、Python、Clojure、R。1.1 重要概念RDD：（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spar
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2024-09-10 08:21:28
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文章目录一、概述二、垃圾收集器(garbage collector (GC)) 是什么？三、为什么需要GC？四、为什么需要多种GC？五、对象存活的判断六、垃圾回收算法6.1 标记 -清除算法6.2 复制算法6.3 标记-整理算法6.4 分代收集算法七、垃圾收集器7.1 Serial收集器7.2 ParNew收集器7.3 Parallel收集器7.4 CMS收集器7.5 G1收集器G1对Heap的
Key-Value型Transformation算子Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子，大致可以分为3种类型：输入分区与输出分区一对一、聚集、连接操作。1．输入分区与输出分区一对一mapValues(f)针对（Key, Value）型数据中的 Value进行Map操作，而不对Key进行处理。图3-19中的方框代表RDD分区。a=>a+2代表只对
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2024-08-13 16:36:32
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Spark数据处理Spark作为分布式数据处理的一个开源框架，因其计算的高效性和简洁的API而广受欢迎。一般来说，Spark大部分时候被用来进行批处理。但现在Spark通过其SparkStreaming模块也实现了一定的流处理的功能。Spark流处理的过程Spark中的流处理实际上并不是真正的流处理。Spark实现流处理的方法是通过mini-batch来对输入数据进行分块（但这个分块频率非常高以至
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2024-06-11 07:00:21
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以wordcount理解spark的执行过程：
1、代码以及交互界面的回应:
（RDD是spark的核心抽象，所有的计算都围绕RDD进行，生成RDD，然后可以对RDD进行各种操作，
这些操作主要有两类：
Transformation（转换）
[一个RDD进过计算生成一个新的RDD,比如接下来示例中的flatMap、map、reduceByKey]
和
A
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2024-08-06 13:08:19
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