withColumn / withColumnRenamed 是 spark 中常用的 API，可以用于添加新字段 / 字段重命名 / 修改字段类型，但是当列的数量增加时，会出现严重的性能下降现象，本文将分析出现该现象的原因以及该如何解决它。 文章目录背景现象及探究总结 背景在日常工作中，有时候会有建模或分析的同学问我，为什么用 withColumn / withColumnRenamed 会这么
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2023-08-11 12:39:53
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Spark权威指南读书笔记（五） 数据源、 SparkSQL 与 Dataset一、数据源数据源API结构Read API结构DataFrameReader.format(...).option("key", "value").schema(...).loadformat可选，默认情况下Spark使用Parquet格式，option配置键值对参数化读取数据方式。可通过指定schema解决数据源sc
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2023-10-18 21:31:54
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## Spark Options：灵活配置Spark作业
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据的处理和分析。在使用Spark时，了解如何配置作业的“options”（选项）是至关重要的。本文将介绍Spark中的一些常用选项，并提供相应的代码示例，帮助你更好地理解和应用这些选项。
### 什么是Spark选项？
Spark选项是用于配置Spark作业的参数，可以
# 使用 Spark 实现数据写入
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，它可以轻松地处理和分析大量数据。本文将指导你如何使用 Spark 实现数据写入。我们将通过几个步骤来完成这一任务，并提供相应的代码和解释。
## 流程概述
以下是执行 Spark 数据写入的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
|--------|--
一、shuffle定义shuffle，即为洗牌的意思，在大数据计算中，无论是mapreduce框架还是spark框架，都需要shuffle，那是因为在计算的过程中，具有某种特征的数据最终需要汇聚在一个节点上进行计算，这些数据是分部在集群中不同的节点上由各自节点进行计算。就比如以workcount为例： 其中数据是分别保存在节点Node1，Node2，Node3上，经过处理
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2023-09-17 19:53:45
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目录目录前言一、模式匹配是什么？二、模式匹配案例1.简单模式匹配2.类型模式匹配3.样例类模式匹配样例类是什么？样例类的模式匹配4.option类前言 在spark中scala的模式匹配是重要的功能，它大量体现在spark的源码之中，它的作用与Java中的switch语句相似一、模式匹配是什么？模式匹配就是Java中的switch语句，如果能够匹配的上，就会执行case的语句，如果匹配不
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2023-12-14 02:10:20
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## 为什么Spark写入数据太慢？
在使用Spark进行大数据处理时，有时我们会遇到写入数据速度太慢的情况。这可能会导致任务执行时间过长，影响整个数据处理流程的效率。那么，究竟是什么原因导致了Spark写入数据太慢呢？
### 数据写入过程
在Spark中，数据写入的过程通常包括以下几个步骤：
1. 从数据源读取数据
2. 对数据进行转换和处理
3. 将处理后的数据写入目标数据源
其中
原创
2024-04-18 04:12:02
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# Spark Write Mode
## Introduction
When working with big data processing frameworks like Apache Spark, it is essential to understand how data is written to external storage systems. Spark provides d
原创
2023-10-27 12:43:24
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一.缓存与持久化机制与RDD类似，Spark Streaming也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream调用persist()方法，就可以让Spark Streaming自动将该数据流中的所有产生的RDD，都持久化到内存中。如果要对一个DStream多次执行操作，那么，对DStream持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享使用内存中的一份缓存数据。对于基于窗口
# 如何实现Spark Shuffle Write
在Apache Spark中，Shuffle是一个重要的过程，常用于数据的重新分配和排序。Shuffle Write是Shuffle过程中的写操作，涉及到将数据写入磁盘。本文将深入介绍如何实现Spark Shuffle Write。
## 流程概述
首先，让我们看看实现Spark Shuffle Write的基本流程。以下是一个简单的步骤概
原创
2024-10-08 06:04:25
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在大数据处理过程中，使用 Apache Spark 的 DataFrame 来处理和存储数据是一种常见的做法。然而，在使用 DataFrame 的 `write` 方法进行数据写入时，可能会遇到一些问题。本文将详细描述这些问题，并提供解决方案。
### 协议背景
在数据处理的生态系统中，Spark DataFrame 的写入功能扮演着至关重要的角色。为了理解这个过程，我们可以将其分解为多个层次
# The LOCK_WRITE Option in MySQL Server
## Introduction
MySQL is a popular open-source relational database management system (RDBMS) that is widely used for web applications. In MySQL, the `LOCK_WRI
原创
2023-10-28 12:49:45
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# The MySQL LOCK WRITE option
## Introduction
In this article, we will explore the concept of the LOCK WRITE option in the MySQL server. We will discuss what it is, how it works, and provide some co
原创
2023-11-01 08:29:18
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spark算子练习transaction算子value型Key-value类型 transaction算子Transformation 变换/转换：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。value型transform
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2024-02-07 18:12:30
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Spark DataSource Option 参数1.parquet2.orc3.csv4.text5.jdbc6.libsvm7.image8.json9.xml9.1读选项9.2写选项10.excel1.parquethttps://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html2.orchttps://spark...
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2021-06-01 12:16:14
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# 实现 Java Spark CSV Option
## 简介
在使用 Apache Spark 进行数据处理时，CSV 文件是常见的数据源之一。Spark 提供了一种方便的方式来读取和写入 CSV 文件，并且可以配置不同的选项以满足特定需求。本文将详细介绍如何使用 Java 和 Spark 实现 CSV 文件的读取和写入，并提供代码示例和解释。
## 整体流程
在开始编写代码之前，让我们先
原创
2023-10-06 06:15:10
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Apache Spark社区刚刚发布了1.5版本，大家一定想知道这个版本的主要变化，这篇文章告诉你答案。DataFrame执行后端优化（Tungsten第一阶段） DataFrame可以说是整个Spark项目最核心的部分，在1.5这个开发周期内最大的变化就是Tungsten项目的第一阶段已经完成。主要的变化是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM，这样可以避免JVM GC带来的性能损失。内存中
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2023-12-29 16:31:50
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# 如何在Spark中设置写入编码
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的工具，可以处理大量的数据。在使用Spark进行数据写入时，设置编码是一个重要的步骤，尤其是当你处理包含多语言字符或者特殊字符的数据时。本文将指导你如何实现这一目标。
## 整体流程
为了顺利实现Spark写入编码的设置，我们可以将整个操作分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
大数据实时处理是一门非常重要的课程，它主要涉及到实时数据处理、流计算、分布式系统、消息队列等方面的内容。在这门课程中，我们学习了很多有用的知识和技能，以下是我对这门课程的期末总结：实时数据处理：在这门课程中，我们学习了如何处理实时数据。我们了解了常见的实时数据处理框架和技术，例如Storm、Spark Streaming等。我们还学习了如何设计实时数据处理系统，包括数据采集、数据处理、数据存储等方
本文讲述的是[ Action算子 ] 分类的算子. 本质上在 Action 算子中通过 SparkContext 进行了提交作业的 runJob 操作，触发了RDD DAG 的执行。一、无输出 22、foreach算子 foreach 对 RDD 中的每个元素都应用 f 函数操作，不返回 RDD 和 Array， 而是返回
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2023-11-09 11:29:15
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