RDD的属性包含了哪些东西呢？ RDD的属性用来描述当前数据集的状态，数据集由数据的分区（partition）组成，并由（block）映射成真实数据。RDD 的主要属性可以分为 3 类：与其他 RDD 的关系（parents、dependencies）；数据(partitioner、checkpoint、storage level、iterator 等)；RDD 自身属性(sparkco
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2024-10-14 17:16:47
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5.2 双Value类型
5.2.1 union
1. 作用：对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD
#（1）创建第一个 RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[23] at parallelize at
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2023-12-06 20:39:17
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# 使用 Spark 进行 Group By 操作：按两个字段分组
Apache Spark 是一个强大的分布式计算引擎，支持大规模数据处理。在数据处理中，分组操作是非常常见的需求。本文将介绍如何使用 Spark 按两个字段分组，并提供相关的代码示例，帮助您理解这一操作的实际应用。
## Spark DataFrame 的基础
在 Spark 中，通常使用 DataFrame 来处理结构化数
sparksql的三种join实现 引言 Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景：Broadcast Hash Join ： 适合一张较小的表和一张大表进行join Shuffle Hash Join
使用MapReduce编程模型需要为每一步实现一个MapReduce作业，一共存在包含七个MapRduce作业。每个mapreduce作业都包含map 和reduce，其中map从hdfs读数据，输出数据通过Shuffle把键值对发送到Reduce，Reduce阶段以<key，Iterator<value>>作为输入，输出经过处理的键值对到HDFS。 七个Map
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2023-12-02 18:33:17
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#Author: Kearney
#Contents: DataBase System Theory
#Time: 2020全文3704字，没有点耐心怎么学习呢。奥力给！ 文章目录简介创建数据库创建表添加主键约束在建表的时候指定主键定义列的同时指定主键定义完所有列之后指定主键修改表的结构指定主键外键约束常用约束唯一约束非空约束默认约束自动增加查看表结构修改表的结构修改表名修改字段名修改字段数据类型
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2024-06-19 12:50:58
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# 如何在Spark中根据两个字段查差积
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 过滤数据 |
| 3 | 计算差积 |
| 4 | 输出结果 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤一：读取数据
在这一步中，我们需要从数据源中读取数据。假设我们的数据源是一个CSV
原创
2024-04-24 06:11:43
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WebjxCom提示：比如现在有一人员表（表名：peosons） 若想将姓名、身份证号、住址这三个字段完全相同的记录查询出来 select p1.* from persons p1,persons p2 where p1.idp2.id and p1.cardid = p2.cardid and p1.pname = p2.pname and p1.address = p2.address 可以实
史上最简单的 MySQL 教程（十二）「列属性 之 唯一键」唯一键唯一键：每张表往往有多个字段需要具有唯一性，数据不能重复，但是在每张表中，只能有一个主键，因此唯一键就是用来解决表中多个字段需要具有唯一性的问题。唯一键的本质与主键差不多，唯一键默认的允许字段为空，而且可以多个字段为空，因此空字段不参与唯一性的比较。增加唯一键增加唯一键的方法和主键类似，有 3 种方法，分别为：第一种：在创建表的时候
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2023-08-26 17:30:37
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# Spark SQL中的两个字段模糊匹配
在大数据处理过程中，我们常常需要从庞大的数据集中进行信息的筛选、比对和匹配。尤其是在处理文本数据时，模糊匹配显得尤为重要，它可以帮助我们找到相似的条目，尤其是在数据质量不高或数据来源多样的情况下。Spark SQL是一个强大的数据处理工具，它提供了多种方式来实现模糊匹配，本文将详细介绍如何在Spark SQL中实现两个字段的模糊匹配。
## 模糊匹配
exists : 强调的是是否返回结果集，不要求知道返回什么, 比如：select name from student where sex = 'm' and mark exists(select 1 from grade where ...)只要exists引导的子句有结果集返回，那么exists这个条件就算成立了,大家注意返回的字段始终为1，如果改成“select 2 from gr
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2024-06-05 10:40:00
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Flink 1.11 features 已经冻结，流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔，在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读，大家可期待正式版本的发布。Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓，给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外，Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem conne
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2024-06-04 09:00:01
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很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。 在spark中使用jdbc在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar任务提交时加入:--j
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2023-11-26 15:47:03
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# 如何在MySQL中实现两个字段的操作
当我们在开发应用程序的时候，数据库往往是我们需要进行交互的重要组成部分。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，下面我们将学习如何在MySQL中实现两个字段的操作。这篇文章将带你走过整个过程，帮助你理解每一步的具体实现。
## 流程概述
以下是实现MySQL两个字段操作的详细步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-03 07:58:20
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## Python中的for循环与两个字段
在Python中，for循环是一种非常常用的控制流结构，用于遍历序列中的元素。有时候我们可能需要同时遍历两个字段，比如一个列表中的元素和对应的索引值。在这种情况下，我们可以使用`enumerate()`函数来实现。
### enumerate()函数的用法
`enumerate()`函数用于将一个可遍历的数据对象（如列表、元组或字符串）组合为一个索
原创
2024-05-28 04:36:03
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in和exists的SQL执行效率分析A，B两个表，(1)当只显示一个表的数据如A，关系条件只一个如ID时，使用IN更快：select * from A where id in (select id from B) select * from A(2)当只显示一个表的数据如A，关系条件不只一个如ID，col1时，使用IN就不方便了，可以使用EXISTSwhere exists (select 1
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2023-12-12 18:02:15
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group by 的简单说明: group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等 使用group by的两个要素: (1) 出现在select后面的字段 要么是是聚合函数中的,要么就是group by 中的. (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用grou
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2021-06-09 15:36:00
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# MySQL 两个字段: 了解 SQL 数据库中的基本概念
在 SQL 数据库中，字段是表中的基本单位，用于存储和表示数据。在 MySQL 中，一个表可以包含多个字段，每个字段都有其特定的数据类型和约束条件。本文将重点介绍 MySQL 中的两个字段，并通过代码示例来演示它们的用法。
## 什么是字段？
在 MySQL 数据库中，字段是表中的列，用来存储记录的不同属性。每个字段都有一个唯一的
原创
2024-07-01 03:48:49
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使用索引服务器的对象 你可以象使用其它数据库一样使用索引服务器，也就是Index Server，它是IIS4中包含的内容索引引擎。你可以对它进行ADO调用并搜索你的站点，它为你提供了一个很好的web 搜索引擎。 它非常容易使用。你只需要声明对象，然后对引擎进行调用，然后引用你所请求的属性、栏和值。 那么，怎样做以上这些工作呢？ 设置提示用户进行输入的表单页面，这个页面将被传递到
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2024-10-01 12:00:56
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BETWEEN 操作符用于选取介于两个值之间的数据范围内的值。BETWEEN 操作符选取介于两个值之间的数据范围内的值。这些值可以是数值、文本或者日期。SQL BETWEEN 语法SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column BETWEEN value1 AND value2;参数说明：column1, colu
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2023-10-25 21:40:01
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