一、数组分类mutable 可变——元素个数和值等可以改变（需要导包）immutable不可变——数组的长度不能被改变，但是值可以被改变 在scala.collection.mutable/immutable包中，常用的Array就是immutable下面的数组。 二、不可变数组1、语法var arr1=Array(11,22,33)
var arr2: Ar
转载
2023-08-08 13:56:26
92阅读
Scala 数组、集合函数大全Array++++:+::+/::\addString(b)addString(b, sep)aggregateapplycanEqualcharAtclonecollectcollectFirstcombinationscontainscontainsSlicecopyToArray(xs)copyToArray(xs, start)copyToArray(xs,
转载
2023-11-28 19:26:59
97阅读
一、List集合1、分类mutable 可变——元素个数和值等可以改变（ListBuffer）immutable不可变——长度和元素的值都不可变（List）在scala.collection.mutable/immutable包中，常用的List就是immutable下面的集合。2、List集合是一个抽象类不能被实例化，也就是不能使用 new的方式进行创建 二、不可变List1
转载
2023-06-01 15:35:30
176阅读
问题导读：1. 排序算子是如何做排序的？2. 完整的排序流程是？解决方案：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
# Spark数组声明及使用详解
在Spark中，数组（Array）是一种非常常用的数据结构，用于存储一组具有相同数据类型的元素。Spark提供了强大且易于使用的数组声明和操作功能，使得我们可以方便地处理大规模数据集。
## 数组声明
在Spark中，可以通过`Array[T]`的形式声明一个数组，其中`T`表示数组中元素的数据类型。以下是一个示例：
```scala
val nums:
原创
2023-07-27 05:59:45
181阅读
在处理Apache Spark中数组转行的场景时，我们经常会遇到需要将数组中的每个元素转换成单独行的数据格式。在这篇博文中，我们将详细讨论相关的备份策略、恢复流程、灾难场景，应急响应措施等，并通过一些实用的代码块和图表来辅助说明。
### 备份策略
为了确保数据在任何情况下都能保留，我们的备份策略至关重要。以下是我们数据备份流程的概览：
```mermaid
flowchart TD
在处理大数据时，Apache Spark是一个非常强大的工具，而数组过滤是数据预处理过程中不可或缺的一环。本文将详细记录解决“Spark 数组 过滤”问题的整个过程，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
## 问题背景
在实际数据分析过程中，我们经常会遇到需要对数组进行过滤的情况。某个项目中，需要从包含用户信息的数组中筛选出有效用户，具体需求如下：
- 需求描述：
# Spark数组保存实现流程
## 1. 概述
本文将指导你如何使用Spark来保存数组数据。首先，我们将介绍整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
下面是保存Spark数组的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤二
原创
2023-10-01 06:47:18
121阅读
import play.api.libs.json._
val input = sc.parallelize(List( """{"name":"过往记忆","website":"www.iteblog.com"}""",
"""{"other":"过往记忆"}"""))
val parsed = input.map(Json.parse)
parsed.collect
output:
{"nam
转载
2023-06-16 18:21:53
121阅读
Spark SQL概述Spark SQL定义 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块什么是DataFrames与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器[抽象的]。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API
转载
2024-05-07 12:13:42
17阅读
# Spark SQL数组处理
## 引言
在数据处理过程中，我们经常会遇到需要处理数组类型数据的情况。Spark SQL是一种用于结构化数据处理的分布式处理框架，它提供了丰富的函数和操作符来处理数据。本文将介绍如何使用Spark SQL进行数组处理，并提供相关的代码示例。
## 数组数据类型
在Spark SQL中，数组是一种常见的复杂数据类型。一个数组由一个有序的元素序列组成，每个元素
原创
2023-09-21 01:55:27
427阅读
## Spark DataFrame获取数组
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了高效的数据处理和分析功能。其中，Spark DataFrame是一种基于分布式数据集的数据结构，可以方便地进行数据操作和分析。在实际的数据处理过程中，我们经常会遇到需要从DataFrame中获取数组的情况。本文将介绍如何通过Spark DataFrame获取数组，并提供相应的代码示例。
##
原创
2024-01-07 06:40:37
127阅读
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛应用的集成计算框架。随着数据的量级和维度不断增长，我们常常会面临将 Spark 中的数组结构转换为 JSON 格式的问题。这一过程常常涉及各种技术细节，特别是对于数据的解析和存储，如何高效且正确地完成此转换成为了一个值得探讨的技术痛点。
### 背景定位
初始技术痛点在于，随着数据集规模的不断扩大，传统的数组处理方式面临性能瓶颈，而将数组转
## Spark SQL集合数组实现
### 引言
在Spark SQL中，我们可以使用DataFrame和Dataset API来处理结构化数据。其中，集合数组是一种常见的数据类型，可以在处理和分析数据时发挥重要作用。本文将介绍如何在Spark SQL中使用集合数组，包括创建、操作和查询等操作。
### 整体流程
下面是实现“spark sql 集合数组”的整体流程：
| 步骤 |
原创
2023-12-26 07:29:00
65阅读
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的工具，而 JSON 格式的数据在大数据处理中非常常见。本文将展示如何在 Spark 中解析 JSON 数组，给出步骤和示例，帮助你轻松解决类似问题。
## 环境准备
为了顺利进行 Spark 的 JSON 数组解析，我们需要确保安装了合适的环境和库。以下是相关依赖的安装指南：
| 组件 | 版本
本期内容1 Exactly Once2 输出不重复1 Exactly Once 事务： 银行转帐为例，A用户转笔账给B用户，如果B用户没收到账，或者收到多笔账，都是破坏事务的一致性。事务处理就是，能够处理且只会处理一次，即A只转一次，B只收一次。 从事务视角解密SparkStreaming架构： SparkStreaming应用程序启动，会分配资源，除非整个集群硬件资源崩溃，一般情况
数组的概念 数组（array）是 PHP 中一个非常重要的概念，我们可以把数组看做一系列类似的数据的集合，实际上数组是一个有序图。 PHP 还提供了超过 70 个内建函数来操作数组。 创建数组 使用 array() 语言结构创建数组： <?php
$arr_age1 = array(18, 20, 25);
// 或者：
$arr_age2 = array("wang"=>18,
## 用Java Spark创建DataFrame数组
在使用Java Spark进行数据处理时，有时我们需要创建一个DataFrame数组来存储和处理数据。DataFrame是Spark SQL中的一种数据结构，类似于关系型数据库中的表格，它具有列和行的结构，可以方便地进行数据查询和转换。
### 什么是DataFrame数组？
DataFrame数组是一个由多个DataFrame组成的集
原创
2024-04-20 07:34:18
122阅读
Spark数据挖掘-数据标准化1 前言特征数据标准化指的是对训练样本通过利用每一列的统计量将特征列转换为0均值单位方差的数据。 这是非常通用的数据预处理步骤。 例如：RBF核的支持向量机或者基于L1和L2正则化的线性模型在数据标准化之后效果会更好。 数据标准化能够改进优化过程中数据收敛的速度，也能防止一些方差过大的变量特征对模型训练 产生过大的影响。 如何对数据标准化呢？公式也非常简单：新的列 =
普通SortShuffle在该模式下，数据会先写入一个数据结构，reduceByKey写入Map，一边通过Map局部聚合，一遍写入内存。Join算子写入ArrayList直接写入内存中。然后需要判断是否达到阈值，如果达到就会将内存数据结构的数据写入到磁盘，清空内存数据结构。图5-3 SortShuffle流程在溢写磁盘前，先根据key进行排序，排序过后的数据，会分批写入到磁盘文件中。默
转载
2023-12-24 19:23:36
60阅读
