Spark SQL Dataframe API数据处理（二）Dataframe API处理1. 寻找热门电影类型（电影标签、演员、导演2.建立两个单独的表，分别存储电影类型与电影标签3. 过滤不合法电影名字4.找出每个国家对应的演员数量5.每个用户对电影的平均打分和打分次数，判断用户的打分爱好6.每部电影的平均打分，判断电影的整体评价7.找出每个用户最早最晚打分时间，判断用户是否为长/短期用户*
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2024-07-01 21:27:17
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背景本文基于SPARK 3.2.1 用来更好的理解spark shuffle中的点点滴滴分析我们直接从SortShuffleManager着手，因为这是个shuffle的纽带：override def registerShuffle[K, V, C](
shuffleId: Int,
dependency: ShuffleDependency[K, V, C]): Shuff
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2024-07-30 11:17:44
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# 如何实现“Spark 获取 Alive Workers”
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤来教导刚入行的小白如何实现“Spark 获取 Alive Workers”。
## 流程概述
首先，我们可以通过以下表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建 SparkSession 对象 |
| 步骤二 | 获取 Spar
原创
2024-07-05 03:58:28
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# 一文教你如何在Spark中进行无Workers测试
作为一名新手开发者，遇到Spark集群没有Worker节点的情况可能会让人感到困惑。在本文中，我们将通过一些简单的步骤来帮助你实现这一测试过程，逐步引导你如何进行。
## 整体流程
下表展示了无Workers测试的整体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# 如何解决“Spark UI 没有 Workers”的问题
作为一名刚入行的小白，发现 Spark UI 没有显示 Workers 的问题是一件常见的事情。在这篇文章中，我将教你如何解决这个问题，并确保你能够在 Spark 环境中顺利运行你的任务。我们将通过一个清晰的流程，逐步引导你完成这个过程。
## 流程概述
首先，我们需要了解解决问题的基本流程。下面是一个简单的步骤表，帮助你理解大致
Spark2.1.0——内置Web框架详解 任何系统都需要提供监控功能，否则在运行期间发生一些异常时，我们将会束手无策。也许有人说，可以增加日志来解决这个问题。日志只能解决你的程序逻辑在运行期的监控，进而发现Bug，以及提供对业务有帮助的调试信息。当你的JVM进程奔溃或者程序响应速度很慢时，这些日志将毫无用处。好在JVM提供了jstat、jstack、jinfo、jmap、jhat等工具帮助我们
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2024-05-19 22:40:12
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第一步：JDk的安装第二步：Scala的安装 不会的可以看这里 Scala环境安装鉴于以上两步较为简单，不再详细赘述第三步：去Spark官方网站下载Spark包 我下载的文件名是spark-1.6.2-bin-hadoop2.6 点击DownLoad就可以下载了，下载完并解压第四步：IDE选择我
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2023-10-26 16:23:26
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1.1. pvpackage cn.itcast_01_spark
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object PVLocal {
def main(args: Array[String]) {
//创建配置，设置app的name
随着时间的推移，大数据分析已达到一个新的程度，反过来又改变了其运作模式和期望。今天的大数据分析不仅处理大量数据，而且还具有快速周转时间的既定目标。虽然Hadoop是大数据分析背后无与伦比的技术，但它在快速处理方面存在一些不足。但是，随着Spark的出现，数据处理速度便有了更大的期望。 当我们谈到Spark时，我们想到的第一个术语是弹性分布式数据集(RDD)或Spark RDD，它使数据处
sparksubmit源码解析 在提交我们写好的jar包时候，用到submit命令，他的源码解析流程如上图位于deploy里的SparkSubmit里面，根据main方法一点点run进去，分配我们传的参数，尤其是 val (childArgs, childClasspath, sparkConf, childMainClass) = prepareSubmitEnvironment(ar
# Spark中的清空表操作：实用指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，允许数据科学家和工程师高效地处理海量数据。本文将讨论如何在 Spark 中清空表，并提供代码示例。此外，我们将通过甘特图来视觉化清空表的过程，帮助读者更好地理解这一操作。
## 什么是Spark？
Apache Spark 是一个开源的集群计算框架，具有快速的处理能力和易用的API。Spar
# Spark Checkpoint清空：概念与实例解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理场景。Spark 提供了许多强大的功能，其中之一便是“Checkpoint”机制。Checkpoint 的主要作用是为了提供容错机制和优化性能。当我们处理大数据时，有时会需要清空不必要的 Checkpoint。本文将详细介绍 Spark Checkpoint 的概念
# 如何使用 Spark 清空表
在大数据处理和分析中，Apache Spark 是一个非常流行的框架，广泛应用于数据的读写和处理。在一些场景下，我们可能需要清空一个表的数据，以便重新加载新数据或进行某些清理操作。本文将通过一个简单的流程，教会你如何在 Spark 中清空一个表，适合刚入行的开发者。
## 清空表的流程
以下是清空表的主要步骤：
| 步骤 |
unpersist http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html#unpersist Dematerializes the RDD (i.e. Erases all data items from hard-disk and memory). However, the RDD object remains
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2023-10-24 21:52:53
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# 通过Spark清空Hive表的完整流程
在使用Spark与Hive进行数据处理时，有时候我们需要清空Hive表的数据。作为一名新手开发者，您可能会对这个操作感到困惑。本文将为您详细讲解如何通过Spark清空Hive表，包含完整的步骤与代码。这篇文章旨在帮助您理解每一步的目的以及如何实现这些功能。
## 整体流程
下面是通过Spark清空Hive的整体流程，您可以按照这个顺序逐步进行操作。
本文所有操作对应的是 centos 系统，并且用户假设为 root 用户。根据本文所述指南，我对腾讯云和阿里云的三个云计算基础产品进行了评测，产品类别包括云服务器、云数据库和对象存储。具体对比结果请看：云服务器在开始测试云服务器之前，推荐按量计费方式购买实例。同时确保用于对比的云服务器配置规格相同或具有可比性在云服务器的测试过程，我将先通过 UnixBench 和 GeekBench 这两个常用的
数据格式原格式日期时间种类监测站1数据监测站…数据StringIntStringDoubleDouble数据清洗PM2.5表、O3表…时间监测站数据String（“yyyy-MM-dd-HH“）StringDouble这样会出现大量数据冗余但是去掉了空值，并且以时间和监测站为主键更加容易操作。源数据表节选：datehourtype1001A1002A201501021AQI117852015010
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2024-08-19 10:28:03
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修改源码的背景在大数据框架Spark的源码中我们使用addFile方法将一些文件分发给各个节点，当我们要访问Spark作业中的文件，将使用SparkFiles.get(fileName)找到它的下载位置，但是Spark只提供给我们addFile方法，却没有提供deleteFile。我们知道addFile是SparkContext类的方法，而SparkContext是Spark功能的主要入口。Spa
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2023-09-18 04:22:34
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# Spark 清空表数据的实现教程
在大数据处理环境中，Apache Spark 是一种强大的框架，用于数据处理和分析。清空表数据是数据库操作中的一项基本技能。在本篇文章中，我们将逐步讲解如何使用 Spark SQL 来清空表数据。
## 流程概述
下面是完成这个任务的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -
原创
2024-10-07 06:24:13
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# 教你如何使用Spark清空MySQL数据
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下清空MySQL数据的整体流程，我们可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 连接到MySQL数据库 |
| 2 | 创建一个Spar
原创
2024-03-11 04:18:04
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