1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
转载
2024-01-19 22:37:44
63阅读
# Java中的Set和Set合并
在Java中，Set是一种集合类型，它是一组不重复元素的集合，不保证元素的顺序。当我们需要对多个Set进行合并操作时，可以使用一些方法来实现。本文将介绍如何合并Java中的Set，并给出相应的代码示例。
## Set的介绍
Set是Java中的一个接口，它继承自Collection接口，因此它具有集合的基本特性，如添加、删除、查询等操作。与List不同的是
原创
2024-01-16 09:11:36
81阅读
# Spark Set：理解与应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等领域。在 Spark 的 API 中，使用 Set 数据结构可以帮助我们处理唯一的元素集合。本文将深入探讨 Spark Set 及其应用，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是 Set？
在编程中，Set（集合）是一种不允许重复元素数据结构。在 Spark 中，Set 的
合并元数据如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。因为元数据合并是一种相对耗
转载
2023-10-10 10:37:48
123阅读
1、什么是RDD？ 上一章讲了Spark提交作业的过程，这一章我们要讲RDD。简单的讲，RDD就是Spark的input，知道input是啥吧，就是输入的数据。RDD的全名是Resilient Distributed Dataset，意思是容错的分布式数据集，每一个RDD都会有5个特征：1、有一个分片列表。就是能被切分，和hadoop一样的，能够切分的数据才能并行计算。2、有
转载
2023-08-23 19:30:38
52阅读
# 使用 Python 实现集合（set）合并
在编程中，合并集合（set）是一项常见的操作。集合是一种无序且唯一的数据结构，Python 提供了许多内置方法来处理集合。本文将引导你逐步学习如何在 Python 中合并集合，并提供完整的代码示例与说明。
## 合并集合的流程
以下是合并集合的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|--
# Redis 合并 Set 的深度解析
Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景。在 Redis 中，Set 是一种不允许重复元素的无序集合，可以用于实现复杂的数据结构和关系。而合并 Set 的操作则是开发过程中常见的需求。
## 什么是 Set？
在 Redis 中，Set 是一个包含唯一值的集合。与其他数据结构相比，Set 的最大优势是快速
# Python set合并的流程
在Python中，我们可以使用set来存储一组不重复的元素。当我们需要将两个或多个set合并成一个时，可以使用一些简单的操作来实现这个目标。
## 步骤
下面是实现Python set合并的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个空的set，用于存储合并后的元素 |
| 2 | 将第一个set的元素添加到合并后
原创
2023-07-29 08:25:08
577阅读
# 在Java中实现Set合并的指导
在Java中，Set是一种非常重要的数据结构，它可以存储唯一的元素集。在某些情况下，我们可能需要将多个Set合并到一起，这里将教你如何实现Set的合并以及整个过程的详细步骤，并附上示例代码。
## 流程概述
要合并两个或多个Set，通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何实现Java的Set合并
## 1. 概述
在Java中，Set是一种不允许重复元素的集合类型。当我们需要合并两个Set时，可以通过一些简单的步骤完成。在本文中，我将向你介绍如何实现Java的Set合并。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java的Set合并的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建两个Set对象 |
| 2 |
原创
2024-07-09 07:02:13
32阅读
AbstractCollection中的方法已经在《java数据结构与并发之--List（基础篇）》里已经做过了介绍，已经实现了Collection接口方法，而Set接口本身没有特殊的方法需要继承，在AbstractSet中只重写了 hashCode 和 equals 方法，另外根据Set本身的特征对removeAll方法进行重写来可能性的提高性能。同时值得注意的是，AbstractSet中并没有
转载
2023-09-22 13:10:53
81阅读
背景小文件带来的问题对于HDFS从 NN RPC请求角度，文件数越多，读写文件时，对于NN的RPC请求就越多，增大NN压力。从 NN 元数据存储角度，文件数越多，NN存储的元数据就越大。对于下游流程下游流程，不论是MR、Hive还是Spark，在划分分片（getSplits）的时候，都要从NN获取文件信息。这个过程的耗时与文件数成正比，同时受NN压力的影响。在NN压力大，上游小文件多的情况下，下游
转载
2023-09-08 20:38:04
876阅读
一、RDD定义分布式弹性数据集，只读的分区集合，不同分区可以被保存在不同的节点上，从而进行并行计算二、RDD操作RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建.转换指定RDD之间的相互依赖关系 粗粒度的数据转换操作 适合对数据集执行相同操作的批处理式应用，而不适合用于需要异步、细粒度状态的应用比如map、filter、groupB
转载
2023-11-06 22:02:39
77阅读
导读这一小节主要目的是为了了解 Spark Streaming 一些特别特殊和重要的操作, 一些基本操作基本类似 RDD
1.updateStateByKey1.1 需求: 统计整个流中, 所有出现的单词数量, 而不是一个批中的数量使用中间状态实现统计功能统计总数入门案例中, 只能统计某个时间段内的单词数量, 因为 reduceByKey 只能作用
转载
2024-04-16 11:54:08
36阅读
概述spark1.6以后，取消了基于hash的shuffle，只剩下基于sort的shuffle。现在只存在以下三种shuffle writer：BypassMergeSortShuffleWriterUnsafeShuffleWriterSortShuffleWriter其中，BypassMergeSortShuffleWriter实现带Hash风格的基于Sort的Shuffle机制，和已经废弃
转载
2024-06-12 23:31:53
39阅读
# Spark SQL Set 实现流程
## 概述
在介绍实现"Spark SQL Set"的过程之前，我们先来了解一下什么是Spark SQL Set。Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了在结构化数据上进行SQL查询和处理的功能。而Spark SQL Set则是在Spark SQL中进行数据集操作的一种方式，它可以帮助我们更方便地进行数据集的创建、查询、转换和分
原创
2024-01-17 07:43:21
82阅读
# 如何在 Spark 中实现集合的聚合
在大数据开发中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了强大的数据抽象和丰富的操作，可以用来处理大规模的数据集。今天，我们将探讨如何在 Spark 中进行集合（Set）的聚合操作。本文将详细说明方法的流程、每一步需要执行的代码，并附上注释以便于理解。
## 流程概览
在我们开始之前，下面是实现 Spark 聚合集合的步骤概述
在使用Apache Spark时，设置变量是常见的操作，它能帮助我们调整Spark的运行行为、配置以及执行环境。本文将详细记录解决“spark SET变量”问题的过程，并提供相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及安全加固的内容。
## 环境预检
在解决spark SET变量问题之前，我们需要进行环境预检。在此阶段，我们要确保系统有足够的硬件配置以及安装必要的软件版本。
以下
# 如何在 Spark 中查看 Set
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。今天，我将教你如何在 Spark 中查看和使用 Set。这是一个简单的过程，但理解各个步骤是非常重要的。在本文的最后，你将能够熟练地在 Spark 中查看 Set 的内容。
## 流程概述
以下是实现“在 Spark 中查看 Set”这一目标的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-03 06:48:08
22阅读
一、摘要现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究领域中取得重大进展的 …二、分析现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究
