使用Java 随机数类随机生成0到Integer.MAX_VALUE之间的10GB文件，然后使用Spark计算框架进行全局排序。实现思路：可以局部排序(局部数据是全局数据的某一个范围)最后合并到全同一个文件，保证全局有序，这样可以设置一个reduce任务实现，但是对于更大量的数据容易出现OOM。如果不合并到同一个文件的话，可以将每一个分区有序的数据输出到磁盘。最后借鉴Kafka的数据管理方式建立稀
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2023-08-27 19:00:43
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shuffle是什么：分布式计算中，每个节点只计算部分数据，也就是只处理一个分片，那么要想求得某个key对应的全部数据，比如reduceByKey、groupByKey，那就需要把相同key的数据拉取到同一个分区，原分区的数据需要被打乱重组，这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle（洗牌）。Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，描述的是数据从Map端到Reduce端的
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2024-01-21 12:15:56
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继上次介绍了Spark部分算子之后，本文继续介绍余下的Transformations算子。（11）reduceByKey必须注意，这里操作的也是key-value类型的RDD，专用名叫做pair RDD，本算子会要求传入一个函数，对于value进行计算，这时候，我们可以通过增加分区的个数来提高并行度。对于Transformations算子，因为每一步不产生结果，只好用foreach的方法来输出结果
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2024-07-23 12:47:46
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1 前言
在前面一系列博客中，特别在Shuffle博客系列中，曾描述过在生成ShuffleWrite的文件的时候，对每个partition会先进行排序并spill到文件中，最后合并成ShuffleWrite的文件，也就是每个Partition里的内容已经进行了排序，在最后的action操作的时候需要对每个executor生成的shuffle文件相同的Partition进行合并，完成Actio
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2023-11-25 22:00:27
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排序，真的非常重要！ 在其，没有罗列排序，不是说它不重要！ 本博文的主要内容有: 1、基础排序算法实战 2、二次排序算法实战 3、更高级别排序算法 4、排序算法内幕解密 1、基础排序算法实战 启动hdfs集群spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动s
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2024-01-05 14:58:31
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Spark RDD详解与优化Spark的特性RDD的五大属性Spark的运行模式Spark提交模式RDD的shuffleRDD的广播变量RDD的stage及宽窄依赖和血统RDD的persist、cache与checkpointSpark分布执行时的序列化问题Spark常见JDBChbase on Spark和Spark on hbaseCassandra on SparkSpark on hive
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2023-12-18 15:44:38
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## Spark 分区排序
在使用 Spark 进行大规模数据处理时，经常需要对数据进行排序操作。Spark 提供了多种排序方式，其中分区排序是一种高效的排序策略。本文将介绍 Spark 分区排序的原理、应用场景以及代码示例。
### 什么是分区排序？
分区排序是指将数据集拆分成多个分区，并在每个分区内进行排序的过程。在 Spark 中，分区是数据并行处理的基本单元。通过将数据按照一定的规则
原创
2023-07-31 07:43:55
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的处理引擎， 在实际应用中，很多时候需要对时间序列数据进行排序，以便于分析和展示。在这个博文中，我将复盘如何利用 Spark 进行时间排序，并结合一系列的策略和流程，确保在面对各种灾难场景时，能及时恢复和保障数据的完整性。
### 备份策略
在进行 Spark 时间排序时，制定合理的备份策略至关重要。该策略包括数据备份的思维导图和存储架构，
Spark Shuffle演化历程Spark 1.1 引入Sort Based Shuffle，但默认仍为Hash Based ShuffleSpark 1.6 Tungsten-sort并入Sort Based ShuffleSpark2.0 所有shuffle的方式全部统一到Sort Shuffle一个实现中 关于Spark的shuffle和Hadoop的shuffle是一致的，包括Shuff
# 使用 Spark 实现分组排序
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架。对于新手开发者来说，了解如何在 Spark 中进行分组排序是一个重要的任务。本文将通过详细的步骤和代码示例，帮助你掌握 Spark 中的分组排序。
## 流程概述
实现分组排序的基本流程如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
# Spark DataFrame 排序详解
Apache Spark 是一个强大的大数据处理工具，拥有丰富的 API 来处理和分析大数据。DataFrame 是 Spark 中重要的数据结构之一，它能够处理大量的结构化数据。本文将详细讲述如何对 Spark DataFrame 进行排序的操作，以及相关的代码示例和应用场景。
## 1. 什么是 Spark DataFrame？
DataFr
排序的方式可以分为6中：（1）使用一个自定义一个普通的类继承Ordered[User] with Serializableimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object CustomSort1 {
//排序规则：首先按照颜值的降序，如果颜值相等，再按照年龄的升序
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2023-11-14 07:23:47
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问题：有两个文本，a.txt和b.txt，目的是想整合两个文本按照第一列（key）的数值全局升序排列 这个全局排序可以在本地通过linux命令进行：[root@master boya]# cat a.txt b.txt | sort -k1但是输出结果并不是按照数值升序： 这是因为sort -k1默认队第一列的各key按照从左到右逐个比较对应的数字的ASCII码来排序的（字典排序），因此我们需要指
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2024-02-25 12:13:54
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整体流程UnsafeShuffleWriter 里面维护着一个 ShuffleExternalSorter， 用来做外部排序， 我在上一篇文章里面已经讲过什么是外部排序了， 外部排序就是要先部分排序数据并把数据输出到磁盘，然后最后再进行merge 全局排序， 既然这里也是外部排序，跟 SortShuffleWriter 有什么区别呢， 这里只根据 record 的 part
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2023-11-24 13:13:14
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最近在使用Spark进行一些日志分析，需要对日志中的一些(key,value)型数据进行排序，并取出value最多的10条数据。经过查找资料，发现Spark中的top()函数可以取出排名前n的元素，以及sortBy()函数可以对(key,value)数据根据value进行排序，原以为一切都很好解决，但是实际情况并没有得到想要的结果数据，研究了部分源码，才最终达到了想要的数据，特在此备注和分享。&n
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2023-11-27 10:17:52
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在spark中很多时候回去对RDD进行排序，但是官方给的排序规则无法满足我们的需求，许多时候需要我们重新定义排序规则，接下来我们来谈论一下RDD的排序规则。首先我们通过代码来看一下sparkAPI中自带排序算子sortBy和sortByKeyval conf = new SparkConf().setAppName("sortByKey").setMaster("local[2]")
va
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2023-12-04 10:50:57
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collectval listRDD = sc.parallelize[Int](Seq(1, 2, 4, 3, 3, 6), 2)
listRDD.collect() // 收集rdd的所有数据takelistRDD.take(2) // 取前两toplistRDD.top(2) // 取最大的两个firstlistRDD.first() // 取第一个minlistRDD.mi
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2024-06-07 17:39:03
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一对多（One-vs-Rest classifier）将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归、SVM)方法扩展到多类。参考：“一对多”方法 训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样
本就构造出了k个binary分类器。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。
假如我有四类要划分（也就是4个Label），他们是A、B、C、D。
于
（一）sparkSortShufflemapTask将map（聚合算子）或array（join算子）写入内存达到阀值发生溢写，溢写前根据key排序，分批写入磁盘，最终将所有临时文件合并成一个最终文件，并建立一份索引记录分区信息。一个mapTask最终形成一个文件。reduceTask拉取各个task中自己的分区数据去计算。SortShuffle和hadoop shuffle的区别1. MR没有所谓
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2024-05-17 04:20:12
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在处理 Apache Spark 的数据处理任务时，有时我们会遇到“spark repartition 后排序”的问题。这是因为在对数据进行重分区操作后，RDD 或 DataFrame 的数据顺序可能会被打乱，而我们有时需要保持数据的特定顺序。本文将详细介绍如何应对这一挑战，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等多个方面。
## 版本对比
了解不同版本 Spark
