文章目录五、DWD层处理5.1 判断首单业务的策略分析5.2 首单分析的前期准备先写事实表5.2.1 样例类OrderInfo5.2.2 创建DwdOrderInfoApp类（没有维度表信息）问题：事实表的数据，如何补齐维度数据？再写维度表前期准备5.2.3 维度表的构建思路5.2.4 升级版——（一个流消费多个Topic）5.2.4.1 MyKafkaUtil_1方法5.2.4.2 升级O
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2024-06-02 23:42:50
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Kafka版本0.10.0spark版本 2.1 Spark streaming在同一个application中多个kafka source当使用一个group id的时候订阅不同topic会存在消息消费堆积，并且控制页面streaming时间会存在严重延时。 在spark根据存在的输出流依次生成job的时候，将会依次串行调用各个kafka source的compute()方法
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2023-12-03 09:07:57
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1，transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD 2，action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中） 所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。下面介绍一下RDD的常见操作：（注意
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2024-07-25 14:45:01
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当使用Spark -submit提交Spark应用程序时，经常需要在类路径中包含多个第三方jar, Spark支持多种方式向类路径中添加依赖jar。1. 将jar添加到classpath可以使用spark-submit、spark-defaults.conf和SparkConf属性将多个第三方jar添加到类路径中，在使用这些选项之前，您需要了解这些选项如何应用的优先级。下面是它们按顺序应用的优先级
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2023-11-23 10:37:14
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# Spark处理多个文件
在大数据处理中，常常会遇到需要处理多个文件的情况。Spark作为流行的大数据处理框架，提供了强大的功能来处理多个文件，并能够高效地进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Spark来处理多个文件，并给出相应的代码示例。
## Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。它提供了丰富的API来支持各种数据处理任务，包括批处理、实时
原创
2024-05-31 06:13:41
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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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# Spark 中的多个 DAG 及其管理
在分布式计算框架中，Apache Spark 以其高效的数据处理能力而闻名。理解 Spark 中的 DAG（有向无环图）概念，对于构建高效的 Spark 应用程序至关重要。本文将解释 Spark 中的多个 DAG 的相关概念，并提供代码示例，帮助你更好地掌握这一主题。
## 什么是 DAG？
在 Spark 中，DAG（有向无环图）用于表示计算过程
原创
2024-09-05 04:07:40
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# 使用 Apache Spark 处理多个 Job 的指南
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够以高效和快速的方式处理大规模数据。在使用 Spark 时，用户通常需要执行多个作业（Job），这可能会导致资源的高效利用问题。本文将探讨如何在 Spark 中有效地处理多个 Job，并提供相关的代码示例和图表，以帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是 Spark Job
Spark是一个基于内存的分布式计算框架。执行在其上的应用程序，依照Action被划分为一个个Job。而Job提交执行的总流程。大致分为两个阶段： 1、Stage划分与提交 （1）Job依照RDD之间的依赖关系是否为宽依赖。由DAGSc
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2024-07-09 08:22:25
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# Spark 中的多个 Hint 使用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个备受欢迎的开源工具，它提供了高效的数据处理能力。为了优化查询性能，Spark 提供了一种称为 Hint 的功能，可以帮助优化器选择最佳的执行计划。本文将深入探讨 Spark 中的多个 Hint，以及如何有效地使用它们来优化您的查询。
## 什么是 Hint？
在 SQL 查询中，Hint 是一种指示优
原创
2024-10-14 05:13:17
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# 如何在Spark中实现多个INSERT操作
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark是一个强大的工具，可以高效处理大量数据及进行数据分析。对于刚入行的小白来说，可能会对如何通过Spark实现对数据库的多个INSERT操作感到困惑。本文将逐步指导你理解这个过程，以及如何在Spark中实现`INSERT`操作。
## 整体流程
在开始具体的编码之前，让我们先了解一下实现多个`
RDD（弹性分布式数据集）。RDD以分区中的每一行进行分布式计算。父子依赖关系。一、RDD创建操作1）数据集合Val data=Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
Val distData = sc.parallelize(data, 3) #分区，生成RDD数据集
Val distData =sc.parallelize(1 to 10, 2) #2是并行程度，指定
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2023-10-18 14:04:36
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# Spark Union 操作详解
在大数据时代，Apache Spark 是一种非常流行的数据处理引擎。它支持多种操作，其中 `union` 操作可以将多个数据集按行合并起来。这在很多情况下是非常有用的，比如在处理多份日志数据时。本文将教会你如何在 Spark 中实现 `union` 操作。
## 流程概述
在进行 Spark 的 `union` 操作之前，我们需要先明确一下整个实施流程
静态资源分配原理spark提供了许多功能用来在集群中同时调度多个作业。首先，回想一下，每个spark作业都会运行自己独立的一批executor进程，此时集群管理器会为我们提供同时调度多个作业的功能。第二，在每个spark作业内部，多个job也可以并行执行，比如说spark-shell就是一个spark application，但是随着我们输入scala rdd action类代码，就会
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2023-09-17 19:38:57
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本文想要了解一个问题，如果多个线程通过同一个SparkSession提交作业，不同线程间的作业是怎么调度的，工程中Spark使用的是FIFO模式。 单个Spark作业详细的运行流程可见之前写的那篇文章《Spark-Job执行流程分析》。这里简单提一下，一个action操作会被DAGScheduler根据Shuffle关系拆分成多个stage，同
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2023-10-05 16:19:40
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本文主要通过java代码实现常用的spark的action操作1 reduceprivate static void reduce() {
// 创建SparkConf和JavaSparkContext
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("reduce")
.setMaster("local")
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2023-09-01 22:13:57
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Spark学习笔记之SparkRDD 博客分类： spark
一、 基本概念 RDD（resilient distributed datasets）弹性分布式数据集。 来自于两方面① 内存集合和外部存储系统② 通过转换来自于其他RDD，如map，filter等2.创建操作（creation op
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2023-08-18 17:16:12
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多个RDD合并RDD的合并，按RDD内数据结构的是否相同分为两类。1、合并的多个RDD结构相同涉及的Spark函数有union、intersection、subtract1.1 uniondef union(other: RDD[T]): RDD[T]该函数比较简单，就是将两个RDD进行合并，不去重。1.2 intersectiondef intersection(other: RDD
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2023-07-21 19:47:12
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RDD
弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）
每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
RDD 支 持 两 种 类 型 的 操 作： 转 化 操 作（transformation） 和 行 动 操 作(action) 转化操作会由一个 RDD 生成一个新的 RDD行动操作会对 RDD 计算出一个结
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2023-09-05 10:11:28
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spark中 transformation和action介绍Spark支持两种RDD操作：transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD；而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。例如，map就是一种transformation操作，它用于将已有RDD的每个
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2023-10-18 18:22:49
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