一 speculative简介在spark作业运行中，一个spark作业会构成一个DAG调度图，一个DAG又切分成多个stage，一个stage由多个Task组成，一个stage里面的不同task的执行时间可能不一样，有的task很快就执行完成了，而有的可能执行很长一段时间也没有完成。造成这种情况的原因可能是集群内机器的配置性能不同、网络波动、或者是由于数据倾斜引起的。而推测
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2023-12-15 10:09:31
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Spark 的 Core 深入（二）标签（空格分隔）： Spark的部分一： 日志清洗的优化二：Spark RDD三：SparkContext三大功能四：Spark on YARN五： spark RDD 的 依赖一、日志清洗的优化：1.1 日志清洗有脏数据问题hdfs dfs -mkdir /apachelog/
hdfs dfs -put access_log /apachelogs
hdfs
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2024-06-02 16:01:14
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# Spark内存判断实现流程指南
在大数据处理领域，Apache Spark作为一款高效的分布式计算框架，其内存管理和资源利用极为重要。特别是内存的使用情况，直接影响到数据处理的效率和稳定性。本文将教学Spark内存判断的完整流程，并提供主要代码片段。
## 1. 流程概述
下面是实现Spark内存判断的基本步骤：
| 步骤 | 描述
## 利用Spark判断整除
### 引言
在数据处理中，判断一个数是否能整除另一个数是一个常见的需求。在分布式计算框架Spark中，我们可以利用其强大的功能来实现这个需求。本文将介绍如何使用Spark来进行整除判断，并给出相应的代码示例。
### Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的集群计算系统。它提供了高级API，可用于通过Java、Scala、Python和
原创
2024-05-30 05:40:23
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1. 模式匹配Scala中的模式匹配用的关键字是match－case。类似java中的switch－case语句。1.1 值的模式匹配代码如下： 定义一个函数bigData。对传入的参数做模式匹配。scala> def bigData(data: String){
| data match{
| case "Spark" => println("Wow")
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2024-04-16 10:40:27
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在scala中，case关键字有多种用途可以用作模式匹配，例如var arr = Array(1,2,3,4,5,6)
arr.foreach(i => {
case 1 => println("==1")
case _ => println("!=1")
})可以使用在类class前面声明为case classclass之前添加c
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2024-07-26 12:15:07
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Spark生态圈：Spark Core: 最重要，其中最重要的就是RDD（弹性分布式数据集） Spark SQL Spark Streaming Spark MLLib: 协同过滤、ALS、逻辑回归等等 —> 实现推荐系统 Spark Graphx：图计算Spark Core一、什么是Spark？特点？ 官网：Apache Spark™ is a unified analytics engi
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2023-11-23 13:09:59
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# 学会在Spark中判断Action算子
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们了解如何在Spark中判断Action算子。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供代码示例和注释。
## 一、Spark Action算子概述
在Spark中，Action算子是触发实际计算的算子。它们将RDD转换为结果，并将计算结果返回给用户。常见的Action算子包括`count()`、
原创
2024-07-28 09:58:47
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1.使用if判断在实际业务中，经常需要对数据进行过滤处理，使用if判断即可满足这个需求。Scala中的if判断根据复杂程度可分为if语句、if…else语句、if…else if…else语句、if…else嵌套语句，语法格式如下：# if语句
if(布尔表达式) { 若布尔表达式为true，则执行该语句块}
# if…else语句
if(布尔表达式) { 若布尔表达式为true，则执行该语句
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2024-02-14 19:40:12
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# Spark 判断周几实现方法
## 一、整体流程
下面是实现“Spark 判断周几”的整体流程：
```mermaid
journey
title Spark 判断周几实现方法
section 1. 筛选包含日期字段的数据
section 2. 转换日期字段为周几
section 3. 判断周几
section 4. 输出结果
```
## 二、
原创
2024-02-24 05:41:03
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文章目录前言一、MySQL1、概述1）数据类型2）约束3）常用命令2、SQL语言（结构化查询语言）1）DML语句(数据操作)2）DQL语句(数据查询)1、单表查询2、多表查询3、连接子查询（对于分组后的数据再处理，因为分组后where已经执行）4、执行顺序5、数据处理函数/单行处理函数3）DDL语句(数据定义)增加字段②修改+增加约束③删除约束，表4）TCL语句(事务控制)5）TML语句(事务操
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2024-10-09 14:30:32
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目录 前言一、Spark 基本定义Spark 相对于 MapReduce 的优势二、Spark 的组成三、Spark 运作时架构四、任务层定义五、RDD间依赖关系：宽窄依赖(shuffle)pom 文件总结 前言学会用一个技术只是第一步，最重要的是要追问自己：这个技术解决了哪些痛点？别的技术为什么不能解决？这个技术用怎样的方法解决问题？采用这个技术真的是最好的方法吗？如果不用这
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2024-06-02 22:45:17
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Spark常用代码 文章目录Spark常用代码1. 创建RDD方法2. 专门读取小文件wholeTextFiles3. rdd的分区数4. Transformation函数以及Action函数4.1 Transformation函数4.2 Action函数4.3 其他常见的函数5. 重分区函数6. 聚合函数6.1 基础聚合函数6.2 Key-Value类型的聚合函数6.3 join相关操作7. 搜
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2023-08-28 22:59:13
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本文章探讨Scala语言与Java语言在空值上的区别问题产生背景： 在编写Spark任务时采用Spark SQL向Oracle存数据，对RDD与DateFrame进行了去空值（如下但不限于以下几种）处理后仍然会有ORA-01400: 无法将 NULL 插入 ，百思不得其解。 最后想到Spark框架采用Scala语言编写，虽然与Java一样都是JVM语言，但在语言类型上还是不同之处。XXRDD.
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2024-06-02 20:44:11
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一、前言 在Spark Streaming中，job不断的产生，有时候会产生一些空RDD，而基于这些空RDD生成的job大多数情况下是没必要提交到集群执行的。执行没有结果的job，就是浪费计算资源，数据库连接资源，产生空文件等。 这里介绍两种判断空RDD的方式 第一种是以Receiver接收数据时产生的BlockRDD或WriteAheadLogBackedBlockRDD，所有以
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2024-06-16 19:33:27
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Spark-空RDD判断与处理
原创
2021-07-27 15:18:38
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# 项目方案：如何判断是 Spark on Hive 还是 Hive on Spark
## 1. 引言
在大数据领域中，Spark 和 Hive 都是非常流行的工具。两者都可以用于数据处理和分析，但它们的底层实现机制不同。本项目方案将重点讨论如何判断是 Spark on Hive 还是 Hive on Spark。
## 2. 背景知识
在开始讨论之前，我们需要了解一些背景知识。
###
原创
2023-11-21 15:26:10
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2020.12.09下面哪个不是 RDD 的特点 ( C)A.可分区 B.可序列化 C.可修改 D.可持久化 关于累加器，下面哪个是错误的 (D )A.支持加法B.支持数值类型C.可并行D.不支持自定义类型 Scala语言中，以下说法正确的是（c）A.常量和变量都可以不用赋初始值B.常量需要赋初始值，变量可以不用赋初始值C.常量和变量都需要赋初始值cD.常量不需要赋初始值，变量
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2024-05-03 21:26:54
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Spark的分布式架构如我们所知，spark之所以强大，除了强大的数据处理功能，另一个优势就在于良好的分布式架构。举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中，访问次数最多的人中，我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中，次数最频繁的ID。这一个过程耗时竟然超过40分钟，对一个程序来说，40分钟出结果这简直就是难以忍耐。但是在大数据处理中，这又是理所当然的。当然实际中不可能允许自己的程序在简
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2023-12-11 17:00:49
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# 使用 Apache Spark 判断内存是否足够
在处理大数据时，内存管理是一个至关重要的话题。通过 Apache Spark，我们可以分析和管理内存使用情况，确保应用程序在运行时不会因为内存不足而崩溃。本文将指导你如何判断 Spark 任务所需的内存是否足够，我们将分为步骤进行说明。此过程包括设置 Spark 环境、测试内存使用情况、分析性能以及优化配置。
## 流程概述
以下是实现
原创
2024-09-11 04:09:08
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