文章目录数据序列化-Data Serialization内存调优-Memory Tuning1. 内存管理-Memory Management Overview2. 确定内存占用-Determining Memory Consumption数据结构调优-Tuning Data Structures序列化RDD存储-Serialized RDD Storage垃圾收集调优-Garbage Clle
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2023-08-11 20:46:13
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Spark Overview(Spark概述)·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。·它还支持丰富的高级工具集，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 StreamingSecurity(安全性)·Spark中的
# 学习Spark Streaming的“Spark Over”实现
在当今大数据范围内，Apache Spark是一个非常流行的工具，特别是在流处理（Streaming）方面。对于刚入行的小白来说，理解“Spark Over”及其实现步骤至关重要。本文将从流程入手，带你一步一步学会如何实现“Spark Over”。
## 1. 流程概述
我们可以将实现“Spark Over”的流程分为几个
### 如何在 Spark 中实现 "Count Over"
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。特别是在处理数据分析时，我们常常需要计算特定列的总体计数，例如使用 SQL 中的 "COUNT OVER" 语句。今天，我将为刚入行的小白同事们详细讲解如何在 Spark 中实现这个功能。
#### 整体流程
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
|
原创
2024-08-11 04:04:12
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# SPARK OVER函数的实现
## 简介
SPARK是一个开源的大数据处理框架，提供了许多强大的函数和工具来处理大规模的数据。其中一个常用的函数是`OVER`函数，它用于在分析操作中计算每个行的聚合值。这篇文章将向你介绍如何在SPARK中实现`OVER`函数。
## 整体流程
下面是实现`OVER`函数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2023-08-24 16:08:47
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在使用 Apache Spark 进行数据处理时，特别是在执行数据插入操作时，可能会遇到一种被称为 “spark insert over” 的问题。这种情况通常涉及在大数据环境中的数据更新和覆盖操作，有时会导致性能下降或数据一致性问题。接下来，我将为大家详细讲解如何解决这个问题。
## 版本对比
要更好地理解 “spark insert over” 的实践背景，我们需要看一下在不同版本 Spa
Spark面试经典系列之Yarn Cluster生产环境下JVM的OOM和Stack Overflow问题1、Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2、Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误，具体来说： 由于Client模式下一定没有出现OOM，而在Cluste
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2023-10-08 15:47:11
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在Scala中，你可以在任何作用于内定义函数，在函数体内，可以访问相应作用域内的任何变量；还不止，你的函数还可以在变量不再处于作用于内的时候被调用，这就是闭包的最基本的理解。一、transform、action算子的函数参数 在spark集群中，spark应用由负责运行用户编写的main函
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2024-06-03 13:08:17
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作者：jiangzz 背景介绍流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。主流流计算框架:Kafka Streaming、Apache Storm、Spark Streaming、Flink DataStream等。Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包，具有简单容易
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2023-09-03 22:26:39
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Oracle窗口函数也叫分析函数，是系统自带的一种函数。可以对数据的结果集进行分组操作，然后对分组的数据进行分析统计，可以在每个分组的每一行中返回统计值。 这里要注意：分析函数和分组统计函数group by不是一个概念，group by只是对数据集进行分组操作然后返回值，而且不能够在原来的数据集上返回，分析函数则可以在原来的数据集上新增列，这一列就可以写不同分析函数的返回值。 分析函数通常和ove
# Spark 中的 Over 和 Partition By 与 Group By 的区别
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，因其分布式处理能力而广受欢迎。在使用 Spark 进行数据处理时，我们经常会遇到类似于 `OVER`、`PARTITION BY` 和 `GROUP BY` 的概念。虽然它们看似相似，但实际上有着本质的区别。本文将为您详细讲解这三者之间的差
Accumulator(累加器， 计数器) 类似于MapReduce中的counter， 将数据从一个节点发送到其他各个节 点上去；通常用于监控， 调试， 记录符合某类特征的数据数目等累加器在Driver端被读取，使用的是 Accumulator.value累加器在Executor端被读取，使用的是 Accumulator.localValue，获取的是Executor本地的值。Executor端
# 使用 Spark 实现 Row_Number() 函数
在数据处理和分析中，`ROW_NUMBER()` 是一个非常有用的 SQL 函数。它用于为每一行数据分配一个唯一的序号，这在诸如去重、数据分组等操作过程中非常实用。本文将逐步指导你如何在 Apache Spark 中实现这一功能。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现 `ROW_NUMBER()` 函数：
| 步骤
做过游戏开发的朋友都知道，通常游戏不是像简单的应用软件一样直接开发出来，而是先开发出一套游戏引擎，然后在游戏引擎的基础上开发出不同场面，不同故事情节的游戏。于是我在想是否也可开发出一套软件引擎，在软件引擎的基础上能迅速开发出各式各样的软件，不但开发速度快、质量也比较高。
软件引擎与
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2023-11-01 17:27:57
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场景同事的一张订单表，三年共2亿条左右数据，在join多张维度表后，写回hive中。发现每次任务都耗时三小时左右。而我的另一张表，数据量也在2亿左右，同样join了多张维度表，耗时仅6分钟。同事的任务：我的任务：数据量排查首先到spark的历史服务web页面，找到这条任务，查看时哪个job耗时比较长，发现有个job耗时2小时：查看这个job的执行计划，发现左边的大表有99G数据，而右边的小表仅16
1.Spark Streaming on HDFS2.Spark Streaming On HDFS 源码解析import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.a
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2024-07-03 05:36:50
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一、窗口函数窗口函数有什么用？在日常工作中，经常会遇到在每组内排名，比如下面的业务需求：排名问题topN问题进行奖励面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。什么是窗口函数？窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库进行实时分析处理。窗口函数的基本语法如下： <窗口函数> over (p
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2024-02-04 01:34:52
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前言：我们在学习hive窗口函数的时候，一定要先了解窗口函数的结构。而不是直接百度sum() over()、row_number() over()、或者count() over()的用法，如果这样做，永远也掌握不到窗口函数的核心，当然我刚开始的时候也是这样做的。还好我比较顽强，在HIVE窗口函数问题上折腾了半个月、看了很多文章后才知道over()才是窗口函数，而sum、row_number、cou
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2024-02-20 16:08:35
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over() 是一个常用的函数，不管在oralce 还是大数据hive-sql 都支持。最近在看SQL的时候，才发现，自己以前的理解与over()实际使用有一定的偏差。使用over（order by xxx） 按照xxx排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by xxx）按照xxx分区over（partition by xxx order by xx）按照x
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2024-08-05 20:11:20
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spark sql
Spark SQL学习笔记窗口函数窗口函数的定义引用一个大佬的定义： a window function calculates a return value for every input row of a table based on a group of rows。窗口函数与与其他函数的区别:普通函数: 作用于每一条记录，计算出一
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2023-08-02 10:39:46
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