spark 中的累加器(accumulator) 和广播变量(broadcast variable) 都是共享变量（所谓共享，就是在驱动器程序和工作节点之间共享）累加器用于对信息进行聚合广播变量用于高效的分发较大的对象一、累加器在集群中执行代码时，一个难点是：理解变量和方法的范围、生命周期。下面是一个闭包的例子：counter = 0rdd = sc.parallelize(dat
SPARK SQL 基本语法示例SQL如下MERGE INTO target_table t
USING source_table s
ON s.id = t.id //这里是JOIN的关联条件
WHEN MATCHED AND s.opType = 'delete' THEN DELETE // WHEN条件是对当前行进行打标的匹配条件
WHEN MATCHED A
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2023-12-12 23:21:34
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测试说明： MERGE是oracle提供的一种特殊的sql语法，非常适用于数据同步场景，即： （把A表数据插到B表，如果B表存在相同主键的记录则使用A表数据对B表进行更新） 数据同步的常规做法是先尝试插入，插入失败再进行更新，MERGE比这种常规做法效率高很多。 （特别是A与B表基本一致，同步时主键
原创
2022-01-10 13:45:34
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# 如何提高 MySQL MERGE INTO 的效率
在数据库管理中，`MERGE INTO` 是一种非常有效的方式来更新和插入数据。然而，如何提高其执行效率，尤其是对于大型数据集，仍然是个挑战。本文旨在指导刚入行的开发者如何通过系统化的步骤提升 MySQL `MERGE INTO` 效率。
## 流程概述
### 步骤流程表
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 06:14:10
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数据库风格的dataframe合并 mergedf1 = DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','a','b'],"data1":range(7)})
df2 = DataFrame({'key':['a','b','d'],"data2":range(3)})
df1
# data1 key
0 0 b
1 1 b
2 2 a
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2024-05-11 23:10:31
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7、合并数据集：合并与连接Pandas 的基本特性之一就是高性能的内存式数据连接（join）和合并（merge）操作。如果你有使用数据库的经验，那么对这类操作一定很熟悉。Pandas 的主接口是pd.merge函数，下面让我们通过一些示例来介绍它的用法。7.1、关系代数pd.merge()实现的功能基于关系代数（relational algebra）的一部分。关系代数是处理关系型数据的通用理论，绝
Pandas 合并(merge)，对于合并操作，熟悉SQL的同学可以将其理解为JOIN操作，它使用一个或多个键把多行数据结合在一起。跟关系数据库打交道的同学通常使用SQL的JOIN查询，用几个表共用的引用值(键)从不同的表获取数据。以这些键为基础，我们能够获取列表形式的新数据，这些数据是对几个表中的数据进行组合得到的。Pandas库中这类操作叫做合并，执行合并操作的函数为merge()。阅读本章内
没有开启consolidation机制的性能低下的原理剖析.png 总结，没有开启consolidation机制的时候，ShuffleWtiter的性能，是比较低的，而且会影响到Shuffle read的性能，而且性能也会比较低 因为Shuffle Map端创建的磁盘文件太多了，导致shuffle writer要耗费大量的性能在磁盘文件的创建，以及磁盘io上，对于shuffle read
RDD的全称是Resilient Dirstributed DataSets，叫做弹性分布式数据集。首先，需要明确的一点，它是一个 抽象 数据集，言下之意是，它并不是一个包含数据本体的变量或者集合，而是一个仅保存数据描述的抽象集合，这个集合中存储了该数据的一些信息（数据位置、分区等）。其次，他是一个 分布式 的，也就是，这些数据可能存储在集群上的任何地方，并不是在本地。再者，他是 弹性 的，言下之
# 如何实现 Spark SQL 的 Merge Into 操作
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个颇受欢迎的分布式计算框架。而 Spark SQL 提供了强大的数据库操作功能，可用于处理和分析数据。本文将引导你完成如何使用 Spark SQL 的 Merge Into 操作。我们将分步骤讲解并展示所需的代码。
## 实现流程
首先，让我们看一下实现 Merge Into 操
原创
2024-08-18 07:02:45
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1.图聚合操作aggregateMessages:1.1 聚合操作：aggregateMessages：许多图分析任务中的一个关键步骤是聚集每个顶点的邻域信息，在GraphX中最核心的聚合操作就是aggregateMessages.它主要功能是向邻边发消息，合并邻边收到的消息.1.2.sendMsg和mergeMsg sendMsg: sendMsg
函数以EdgeContext作为输入参数
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2023-12-06 18:24:25
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写sql的时候很多小伙伴会写 left join where，然后发现 主表有的，附表没有的没有返回主要区别left-join中，即使有相同的查询条件，结果也不一定呼i 一样，原因是优先级决定的，on的优先级比where高on-and是韦恩运算连接生成临时表时的使用条件where是全部连接生成临时表后，在根据条件进行过滤on的优先级比where高，因此，理论on-and写法效率比on-where高
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2023-08-19 13:49:21
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1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
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2024-01-19 22:37:44
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概述spark1.6以后，取消了基于hash的shuffle，只剩下基于sort的shuffle。现在只存在以下三种shuffle writer：BypassMergeSortShuffleWriterUnsafeShuffleWriterSortShuffleWriter其中，BypassMergeSortShuffleWriter实现带Hash风格的基于Sort的Shuffle机制，和已经废弃
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2024-06-12 23:31:53
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DB2 Merge 语句的作用非常强大，它可以将一个表中的数据合并到另一个表中，在合并的同时可以进行插入、删除、更新等操作。我们还是先来看个简单的例子吧，假设你定义了一个雇员表（employe），一个经理表（manager），如下所示：
---雇员表（EMPLOYE）
CREATE TABLE EMPLOYE (
EMPLOYEID INTEGE
最常见单词计数问题val input = sc.textFile(file_path)
val wordsRDD = input.map(x => x.split(" "))
# method 1
val result = wordsRDD.map(x => (x, 1)).reduceByKey((x, y) => x + y)
# method 2
val result =
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2024-01-27 22:08:10
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2.1、Spark Core
2.1.1、Overall Architecture&Run Schema
2.1.1.1、schema 具体流程：从运行的角度来看，主要包括Master、Worke、Executor、Driver和ExecutorBackend.具体流程如下：1、构建Spark程序运行环境，即初始化SparkContext后，向ClusterManager进
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2023-12-24 19:06:45
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1、aggregate原型 def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U含义 aggregate是一个聚合函数，一个RDD分区后，产生多个Partition，在aggregate中需要指定两个处理函数，第一个函数用于对每个分区内部处理，第二个函数用于分区之间的处
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2024-05-29 16:21:39
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# Spark如何实现Merge Into操作项目方案
## 项目背景
在大数据处理的场景下，我们经常需要使用合并操作来更新或插入数据。Apache Spark作为一个强大的大数据处理引擎，提供了丰富的API来实现复杂的数据操作。本项目旨在探索如何使用Spark实现“Merge Into”操作，以便在大数据环境中更高效地管理数据。
## 项目目标
我们的目标是：
1. 创建两个DataFr
RDDRDD基本概念RDD五大属性A list of partitionsA function for computing each splitA list of dependencies on other RDDsOptionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
