# Spark with AS 的写法：从数据处理到数据分析
Apache Spark 是一个快速统一的分析引擎，特别适合大数据处理。Spark 的核心功能之一是 DataFrame API，它提供了一种结构化数据处理的方式，类似于关系数据库中的表。而 `AS` 关键字在 Spark 中用于为 DataFrame 的列、表或视图起别名，以提高代码的可读性和可维护性。本文将介绍 Spark wit
1.判断触发unsafeshuffle的条件得到SerializedShuffleHandle参考类：org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManagerdef canUseSerializedShuffle(dependency: ShuffleDependency[_, _, _]): Boolean = {
val shufId = dep
# Spark unionAll的写法
在Spark中，我们经常会遇到需要合并多个数据集的情况。而`unionAll`操作正是用于将两个或多个数据集合并在一起的方法。本文将详细介绍`unionAll`的写法以及一些示例代码。
## 什么是unionAll
`unionAll`是Spark中一个常用的操作，它可以将多个数据集按照列的顺序连接在一起，生成一个新的数据集。这个操作不会删除任何数据，
原创
2023-12-26 06:24:23
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spark-shuffle我们来先说一下shuffle，shuffle就是数据从map task到reduce task的过程。 shuffle过程包括两部分：shuffle write shuffle read，shuffle write发生在数据的准备阶段也就是map task，shuffle readf发生数据的拷贝阶段 也就是reduce task阶段， shuffle的性能好坏影响着整个
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2023-12-02 13:26:16
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·spark认识Spark使用Scala语言进行实现，它是一种面向对象、函数式编程语言，能够像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集，在Spark官网上介绍，它具有运行速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。spark特点·运行速度快在内存中对数据进行迭代计算如果数据由内存读取是hadoop MapReduce的100倍。Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应
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2023-10-15 21:16:33
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# 用Spark中的as方法进行数据类型转换
在Spark中，我们经常需要对数据进行类型转换，以便进行进一步的计算和分析。在这种情况下，我们可以使用`as`方法来指定所需的数据类型。本文将介绍如何使用`as`方法对数据进行类型转换，并给出一些示例代码。
## 什么是as方法？
在Spark中，`as`方法用于将DataFrame中的列转换为指定的数据类型。通过使用`as`方法，我们可以明确告
原创
2024-02-22 06:25:11
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与优化器相比，应用程序开发人员和最终用户更了解数据以及如何使用。Oracle 提供了一个称为 HINT 的方法让你可以告诉优化器 SQL 语句使用的方法。Oracle 建议不要用 HINT 作为控制 SQL 语句优化的主要方法。而是应该适当地重写 SQL 语句以获得更好的性能。可以指定的 HINTS "提示（暗示）"：一个 SQL 语句的优化方法一个 SQL 语句基于代价方法的目标语句访问一个表的
一、Shuffle的作用是什么？Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需要
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2023-06-19 14:49:53
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# Spark Python算子写法
## 概述
本文将介绍如何使用Spark中的Python编程接口来实现常见的算子操作。Spark是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集并提供高效的数据处理能力。通过学习Spark Python算子的使用方法，你将能够更好地理解和应用Spark来解决实际问题。
## 整体流程
以下是使用Spark Python编程接口实现算子的一般流程：
| 步骤 |
原创
2023-08-18 15:14:27
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# Spark 中的 Log 写法
在 Spark 中，日志是一个非常重要的组成部分。正确使用日志可以帮助我们更好地了解 Spark 应用程序的运行情况，排查问题以及性能优化。本文将介绍在 Spark 中的日志写法，并给出相应的代码示例。
## 1. 导入日志模块
在 Spark 中，我们可以使用 `import org.apache.log4j.Logger` 导入日志模块。`Logger
原创
2023-07-22 03:51:31
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Spark SQL编程初级实践一、Spark SQL基本操作1.1 创建 test.json1.2 test.json 上传 Hdfs1.3 进入shell交互式二、编程实现将 RDD转换为DataFrame2.1 创建文件 test.txt2.2 编写代码三、 编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据3.1 MySQL创建与操作 sparktest3.2 Spark API 操作 M
目录前言转换算子一、Value类型1. map2. mapPartitions3. mapPartitionsWithIndex4. flatMap5. glom6. groupBy7. filter8. sample9. distinct10. coalesce11. sortBy二、双Value类型1. intersection2. union3. subtract4. zip三、K-V类型
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2023-06-09 22:40:17
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12月18日，Spark宣布发布1.2版本，和以往发布的版本相比，1.2版本算得上是最大的一次改进，代码来自172个开发者的多达一千次提交。更新内容涵盖核心性能改进、MLlib的新API、Streaming的H/A模式、GraphX相关等等。更多细节可以在下载页查看。在本次的发布中，主要改进包括下面几个方面：\\ Spark Core：对操作和性能方面做了改进，更新了两个主要的子系统，来针对大规
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2024-03-10 23:51:19
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Spark核心编程_RDD1. RDD创建从集合（内存）中创建RDD从集合中创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDDval sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(this.getClass.getSimpleName.filter(!_.equals('$')))
val s
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2024-10-24 06:30:43
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spark core1.Spark的算子什么是RDD？ RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、弹性。RDD是一个可以并行操作的容错的容错集合集合。 1.不可以变是指的是对rdd进行算子计算，会生成一个新的rdd,不会改变原来最初的rdd. 2.数据可以分区处理 RDD的属性（源码中的一段话
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2024-08-11 12:24:40
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MapWithState 了解UpdateStateBykey和MapWithState都是对DStream做批次累加操作，都可以将每个批次的结果进行累加计算，但是UpdateStateByKey是真正基于磁盘存储的，所有批次结果都会累加至磁盘，每次取值的时候也会直接访问磁盘，不管当前批次是否有值，都会获取之前批次结果数据，而MapWithState，虽然也是基于磁盘存储，但是 它合理使用内存，也
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2024-07-17 23:31:07
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首先简单解释一下
什么是state(状态)管理？我们以wordcount为例。每个batchInterval会计算当前batch的单词计数，那如果需要计算从流开始到目前为止的单词出现的次数，该如计算呢？SparkStreaming提供了两种方法：updateStateByKey和mapWithState 。mapWithState 是1.6版本新增功能，目前属于实验阶
# 在Spark中使用obuDF和Where条件的写法
## 1. 引言
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，以其高效的集群计算能力和丰富的生态系统而闻名。在Spark中，DataFrame API 提供了一套简洁易用的 API 来处理结构化数据。本文将讨论如何在 Spark 中使用 ObuDF（用户自定义函数）并结合 `where` 子句进行数据过滤。
## 2.
MLlib 是 Apache Spark 的可扩展机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模的数据集。机器学习简介在深入介绍 Spark MLlib 之前先了解机器学习，根据维基百科的介绍，机器学习有下面几种定义：机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能；机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究；机器学习是
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2024-06-18 11:01:37
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文章目录一、map算子的简化写法一、map算子的简化写法如下最原始的写法，写法代码量比较多，没有更好的使用代码简化。代码如下（示例）： def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkconf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test") var sc = new SparkContext(sparkconf); val rdd = sc.make
原创
2021-08-31 10:01:21
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