概述：1.第一次数据清洗：从原始日志中抽取出需要的列的数据,按照需要的格式。2.第二步数据清洗：解析第一步清洗后的数据， 处理时间，提出URL中的产品编号、得到产品类型， 由IP得到城市信息（用到开源社区的解析代码，该部分具体介绍：ipdatabase解析出IP地址所属城市） ，按照天分区进行存储 （用parquet格式）。3.统计分析(分组、排序、窗口函数)。4.结果写入MySQL。
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2023-10-05 16:21:46
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# Spark SQL 删除分区
## 简介
在大数据场景下，数据的分区是一种常见的数据管理方式。分区可以帮助我们更高效地处理和查询大量数据。Spark SQL作为一种强大的数据处理工具，提供了丰富的API来管理和操作数据分区。
本文将介绍如何使用Spark SQL来删除分区，包括删除单个分区和批量删除多个分区的方法。我们将通过示例代码和详细的解释来帮助读者理解和应用这些方法。
## 删除
原创
2024-01-30 08:58:07
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# Spark SQL 执行删除操作的指南
Spark SQL 是一个强大的工具，可以高效处理大数据集。随着数据量的不断增加，有时我们需要从数据集中删除不再需要的数据。本文将介绍如何在 Spark SQL 中执行删除操作，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是 Spark SQL 的删除操作？
在 Spark SQL 中，删除操作通常是通过执行 `DELETE` 语句来实现的。这个操作可以
Spark对RDD的持久化操作(cache()、persist()、checkpoint())是很重要的，可以将rdd存放在不同的存储介质中，方便后续的操作能重复使用。cache()persist()cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算，可以大大节省程序运行时间。cache和persist的区别：cache只有一个默认的缓存级别MEMORY
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2023-11-01 19:36:48
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在使用Spark中通过各种算子计算完后各种指标后，一般都需要将计算好的结果数据存放到关系型数据库，比如MySQL和PostgreSQL等，随后配置到展示平台进行展现，花花绿绿的图表就生成了。下面我讲解一下，在Spark中如何通过c3p0连接池的方式对MySQL进行增加改查（CRUD），增加（Create），读取查询（Retrieve），更新（Update）和删除（Delete）。项目github地
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2023-09-03 13:18:21
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在如何管理Spark的分区一文中，介绍了Spark是如何管理分区的，分别解释了Spark提供的两种分区方法，并给出了相应的使用示例和分析，感兴趣的可以参考之前的分享。我们知道，Apache Spark通常用于以分布式方式处理大规模数据集，既然是分布式，就会面临一个问题：数据是否均匀地分布。当数据分布不均匀时，数据量较少的分区将会很快的被执行完成，而数据量较大的分区将需要很长时间才能够执行完毕，这就
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2023-11-09 06:56:59
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spark算子有那些：三种分别是转换、行动、控制：转换算子使用map/filter进行全局变换或者过滤、行动算子进行count/collect等等计算或者聚合等等、控制算子cache、persist缓存算子：方便计算，但是persist可以设置缓存级别、而cache只能缓存至内存；RDD的理解：弹性分布式数据集：可以实现内存和磁盘的自动切换，一个RDD可以进行分区，分区函数进行设定，既可以来源内存
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2023-10-18 20:38:59
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## Spark删除MySQL数据的流程
本文将指导您如何使用Apache Spark从MySQL数据库中删除数据。下面是操作的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 连接到MySQL数据库 |
| 步骤2 | 创建SparkSession |
| 步骤3 | 读取MySQL数据表 |
| 步骤4 | 过滤需要删除的数据 |
| 步骤5 | 删除数据 |
原创
2023-11-06 06:51:19
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# 使用Spark删除MySQL数据的实现
在大数据处理的过程中，Spark作为一个强大的分布式计算框架，已经被广泛应用于数据处理、数据分析等场景。而MySQL作为一款流行的关系型数据库，常常被用来存储结构化数据。那么，如何通过Spark来删除MySQL中的数据呢？在这篇文章中，我们将探讨这一过程及其示例代码。
AS
SELECT 查询语句;
/*创
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2024-06-27 19:57:38
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1.8.5.6 ALTER TABLE 分区操作alter 分区操作包括增加分区和删除分区操作，这种分区操作在Spark3.x之后被支持，spark2.4版本不支持，并且使用时，必须在spark配置中加入spark.sql.extensions属性，其值为：org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions，在添加分区
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2023-09-22 12:40:47
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