1.mapmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素。/**
* map算子案例，将集合中每一个元素乘以2
*/
public static void map(){
//创建SparkConf
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("map").setMaster("local");
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2023-12-06 19:26:18
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版本作者：韩数快速上手：配置负载均衡当使用Eureka时，须做如下配置## 服务提供方
spring.application.name = spring-cloud-ribbon-client
### 服务端口
server.port = 8080
### 管理安全失效
management.endpoints.web.exposure.include=*
### 暂时性关闭 Eureka
# 如何在 Spark 中开启预聚合参数
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。在处理大规模数据时，预聚合（Aggregation) 是一种常用的优化技术，可以显著提高数据处理性能。在这篇文章中，我将指导你如何在 Spark 中开启预聚合参数。
## 整体流程
以下是实现“Spark开启预聚合参数”的整体流程。通过下面的表格，可以清晰地看到每一步的具体操作。
原创
2024-09-22 04:09:14
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SQL聚合函数研究与实现
摘 要：本文主要讲述数据库SQL聚合函数和在HG SQLHUB中自定义聚合函数的实现。
关键字：HGSQL SQLHUB 聚合函数
概述
数据库函数分为两类：单行函数和多行函数。多行函数也叫聚合函数、组合函数。单行函数处理一条记录返回一个值，聚合函数处理
用户自定义聚合函数强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。 弱类型用户自定义聚合函数通过继承UserDefinedAggregateFunction来实现用户自定义聚合函数。下面展示一个求平均年龄的自定义聚合函数。首先创建自定于
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2023-07-28 15:34:01
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除了shuffle相关的算子有优化原则之外，其它的算子也都有着相应的优化原则： 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey。详情见“Spark优化(五)：使用map-side预聚合的shuffle操作”。使用mapPartitions替代普通map。mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数
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2024-05-29 09:51:54
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其中，核心技术专场，由 Apache Flink 核心贡献者与来自阿里巴巴、字节跳动、快手、美团等一线技术专家解析 Flink 技术动向与应用实践。▼ 扫码了解完整大会议程 ▼（大会官网）Flink SQL 在快手的落地和扩展张静｜快手实时计算团队技术专家张芒｜快手实时计算团队技术专家为了降低用户学习成本和运维成本，提高数据研发同学的开发效率，快手实时计算团队在过去一年大力推广
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2024-03-29 20:39:39
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SparkSQL 高级篇(一) 聚合操作聚合操作聚合操作是大数据分析过程中一个常用的操作，用来分析汇总数据，或者生成汇总报告。 聚合通常需要对整个数据集或一个或多个列进行某种形式的分组，然后对每个组应用聚合函数，如求和、计数或求平均值。Spark提供了许多常用的聚合函数。这里介绍下基本的聚合函数和分组聚合操作函数。首先创建一个用于demo的DataFrameval flight_summary =
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2023-09-02 00:11:56
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1 背景在测试spark计算时，将作业提交到yarn（模式–master yarn-cluster）上，想查看print到控制台这是很难的，因为作业是提交到yarn的集群上，所以，去yarn集群上看日志是很麻烦的，但是又需要看print的信息，方便调试或者别的目的。Spark日志确切的存放路径和部署模式相关，如果是YARN模式，最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具（yarn logs
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2023-05-24 16:36:33
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目录实时数据分析业务目标业务开发一般流程点击流日志实时数据预处理业务分析创建ClickLogWide样例类预处理：地址、时间字段拓宽预处理：isNew字段处理预处理：isHourNew字段处理预处理：isDayNew字段处理isMonthNew字段处理 实时数据分析业务目标完成点击流日志数据预处理业务开发完成实时频道热点分析业务开发完成实时频道PV/UV分析业务开发完成实时频道用户新鲜度分析业务
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2024-03-28 10:57:57
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package otherimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import scala.collection.mutable.ListBuffer/*
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2022-07-01 17:28:33
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package otherimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.rdd.RDD/** * @Author yqq * @Date 2021/12/24
原创
2022-07-01 17:28:26
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本问主要通过java代码实现spark的高级算子功能1 aggregateBykey// aggregateByKey，分为三个参数// reduceByKey认为是aggregateByKey的简化版// aggregateByKey最重要的一点是，多提供了一个函数，Seq Function// 就是说自己可以控制如何对每个partition中的数据进行先聚合，类似于mapreduce中的，ma
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2024-08-08 08:48:53
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大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能 简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统，由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能：clickhouse优化了查询和数据压缩算法，支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式：clickhouse采用共享
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2023-09-27 23:28:36
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# SparkSQL 开启 Map 预聚合
## 引言
在大数据处理中，SparkSQL 是一个被广泛使用的工具，它提供了一种高效、简洁的方式来处理结构化数据。SparkSQL 通过将传统的MapReduce 操作转化为更高级别的 SQL 查询来加快处理速度。然而，即使在 SparkSQL 中，有时候也会遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，我们可以开启 Map 预聚合功能来提高处理效率。
## 什
原创
2024-01-23 09:20:16
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降解是聚合物加工过程中经常会出现的缺陷，本文结合聚合物降解发生的原因分析，介绍聚合物加工过程中降解发生的可能性及其预防。聚合反应是由单体合成聚合物的反应过程。有聚合能力的低分子原料称单体。一种单体的聚合称均聚合反应，产物称均聚物。两种或两种以上单体参加的聚合，则称共聚合反应，产物称为共聚物(共聚物又分为无规共聚物、接枝共聚物和嵌段共聚物)。实际上聚合物在热加工过程中，如果单体增多，预示聚合物已经出
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2024-05-13 22:18:22
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Spark Key-Value 聚合类算子解析1. combineByKey() 算子Spark 所有聚合算子都是在 combineByKeyWithClassTag 的基础上实现的，combineByKey 是Spark的一个最通用的聚合算子。def combineByKey[C](
createCombiner: V => C,
mergeValue: (C, V) =&
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2023-10-05 16:10:53
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一.创建clickhouse表 1.建表CREATE TABLE ck_test
(
`id` String COMMENT 'id',
`int_1` UInt32 COMMENT '整型列1',
`int_2` UInt32 COMMENT '整型列2',
`str_1` String COMMENT '字符串列1',
`str_2` String CO
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2024-03-28 10:44:02
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核心内容： 1、Spark中常用的Transformation算子： map、filter、flatMap、reduceByKey、groupByKey、join（笛卡尔积）、cogroup详解 2、Spark中常用的Action算子：reduce、collect、foreach、savaAsTextFile、sortByKey详解Spark中常用的Transformation算子用法详解（
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2023-11-13 23:39:54
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聚合查询在Apache Spark中是数据分析的核心功能之一，能够帮助开发者从大量数据中提取有价值的信息。解决“聚合查询Spark”问题的过程涉及备份与恢复策略，并且需要对潜在的灾难场景进行充分的考虑。下面是我整理的解决方案，详细描述了整个流程。
## 备份策略
首先，我们需要制定一个完善的备份策略，以确保在发生数据丢失或错误时能够快速恢复。备份的过程可以通过下图来展示：
```mermai
