centos 7.2 spark 2.3.3 scala 2.11.11 java 1.8.0_202-easpark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog",
转载
2023-07-28 12:18:32
652阅读
# Spark RDD 去重：理解与实践
在大数据处理领域，Apache Spark 凭借其高效的分布式计算能力成为了流行的选择。而在 Spark 的核心数据结构中，弹性分布式数据集（RDD）是其基础。本文将详细介绍如何利用 RDD 实现数据去重，并给出具体的代码示例，帮助读者理解去重操作的必要性和实现方式。
## 什么是 RDD？
弹性分布式数据集（RDD）是 Spark 的核心数据抽象，
原创
2024-09-10 03:44:41
96阅读
一、场景描述：二、常用方法1.优化sql2.借助第三方存储3.bitmap三、原理分析四、案例实战五、总结 一、场景描述： 小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的count distinct去重经常oom或是龟速出数据。上
转载
2023-08-10 12:34:35
246阅读
一，RDD概述 1.1 什么是RDD 1.2 RDD的属性二，创建RDD三，RDD编程API 3.1 Transformation 3.2 Action 3.3 WordCount 3.4 练习四，RDD的依赖关系 4.1 窄依赖 4.2 宽依赖 4.3 Lineage 正文一，RDD概述 1.1 什么是R
转载
2023-11-27 13:02:11
95阅读
50 亿数据如何去重？面对一个如此大的数据集进行去重（例如50亿数据条目），我们需要考虑内存和存储空间的限制，同时还需要有一个高效的算法。一般来说，这样的数据量无法直接载入内存进行处理，因此需要采用磁盘存储和分布式处理的技术。以下是一些可行的方法：外部排序：将数据分为多个批次，每个可以加载到内存中。 对每一批数据进行排序和去重，然后存回磁盘。 对所有排序且去重后的批次进行归并排序，同时去重。哈希切
Spark版本 2.4.0 先从0-8版本的kafka说起。当jobGenerator根据时间准备生成相应的job的时候，会依次在graph中调用各个输入流的getOrCompute()方法来获取得到rdd，在这里DirectKafkaInputDStream的compute()方法将会被调用，在这里将会在driver端生成一个时间批次的rdd，也就是KafkaRDD。KafkaRDD的
Google 发表三大论文 GFS MapReduce BigTable 衍生出很多开源框架 ，毫无疑问 Hadoop 在 大家心中的地位是不可估量的 。Hadoop 因为其高可用 高扩展 高容错 特性成为开源工业界的事实标准，作为一个可以搭建下廉价PC 机器上的分布式集群体系 ，Hadoop 用户可以不关心底层实现细节 ，利用Hadoop 自动的M
转载
2024-08-14 15:56:04
12阅读
# Spark RDD 编程初级实践—数据去重
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的开源框架，尤其以其弹性分布式数据集（RDD）的概念而闻名。RDD 是 Spark 中最基本的抽象，表示一个不可变的分布式数据集。它具有容错性，并能通过并行计算实现高效的数据处理。在本文中，我们将探讨如何使用 Spark RDD 进行数据去重，并通过代码示例进行详细讲解。
## 数据去重的必要
# Java Spark RDD根据对象属性去重的实现方法
## 引言
在Java Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一种基本数据结构，用于处理大规模数据集。当我们需要对RDD中的对象按照某个属性进行去重时，可以使用一些简单的方法来实现。本文将介绍实现该功能的步骤，并提供相应的代码示例和注释解释。
## 实现步骤
下面是实现"Java Spark RDD根据对象属性去重"的步骤：
原创
2023-10-30 09:26:12
338阅读
spark体系除其spark core外，还有spark streaming实时计算、spark SQL结构化数据、MLib机器学习、GraphX图计算四大组件。其中spark streaming用对数据按时间分片的方式，来实现近似的流计算，我们在项目中用来对日志数据进行处理。问题场景由于客观原因，后台系统在记录的日志中有重复数据，重复数据的生成时间一般间隔在1s之内，在spark对日志数据进行消
转载
2023-07-11 10:43:59
95阅读
Spark RDD编程初级实践(一）任务描述本关任务：编写Spark独立应用程序实现数据去重。 相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：RDD的创建；RDD的转换操作；RDD的行动操作。 RDD的创建使用textFile()方法从本地文件系统中加载数据创建RDD，示例如下：
val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.txt")
执
转载
2023-08-10 12:34:46
160阅读
# Spark去重实现方法
## 简介
在大数据处理中，许多情况下需要对数据进行去重操作。Spark是一款强大的大数据处理框架，提供了多种方式来实现去重操作。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，教你如何使用Spark进行去重。
## 整体流程
下面是使用Spark进行去重的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 加载数据 | 从数据源中加载数据到Spark数
原创
2023-10-10 06:29:26
46阅读
※ 转换算子1. distinct：去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()去重的原理：map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x, numPartitions).map(_._1)2. coalesce：缩减分区，默认不会打乱数据的分区组合，可能会导致数据倾斜，所以可以进行shuffle处理。当然
转载
2023-08-30 22:25:31
67阅读
1、Spark Streaming概述1、Spark Streaming是什么Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地方，如HDFS
spark RDD可不可以去重操作的描述
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，可以高效处理大规模数据集。在 Spark 中，弹性分布式数据集 (RDD) 是最基本的数据结构之一。而去重操作，显然是数据处理中的一种常见需求。那么在 Spark 的 RDD 中，我们究竟能否执行去重操作呢？答案是肯定的，Spark 提供了多种方式实现 RDD 的去重操作。下面我们将详细探讨如何在 S
前言我们经常做去重的操作，事实上几种方式可以实现去重，但是结果的理解其实是不一样的，不过在一定程度上这几种也都可以满足我们的需求。参考数据idname1a2b1a1bDistinct去重这个其实是真正的去重，语意上其实就是如果出现一样的结果，则就显示一行 可以作用单行或者多行select distinct id from t;id12或者是select distinct id,name from
转载
2023-08-29 21:19:51
256阅读
# Spark去重效率实现指南
## 1. 介绍
在大数据处理中，数据去重是一个常见的需求。Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以很好地应对大规模数据去重的挑战。本文将介绍如何使用Spark实现高效的去重操作。
## 2. 整体流程
下面是实现Spark去重效率的整体流程，可使用表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 加载数据 | 通过Spar
原创
2023-09-12 18:20:43
124阅读
# 使用Spark进行GroupBy去重的实现
在数据处理中，`groupby`操作用于将数据根据一个或多个字段分组。而在某些情况下，我们可能需要在分组的基础上进一步去重。本文将向您介绍如何在Spark中实现此操作，并详细说明步骤和代码。
## 流程概述
在使用Spark进行`groupby`去重时，整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 详细描
原创
2024-10-26 04:45:27
67阅读
# Spark 去重失效问题探讨
Apache Spark 是一个强大的集群计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。然而，在处理数据去重时，用户有时会遇到去重失效的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供一些解决方案，最后总结如何有效地使用 Spark 进行数据去重。
## 什么是数据去重？
数据去重是指在数据集中移除重复记录的过程。在数据分析和处理的过程中，重复数据不仅浪费存储空间，还可能导致
原创
2024-09-26 06:08:54
80阅读
算子练习总结文档发生shuffle的算子：1.去重 distinct/**
* Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
*/
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope
