一、行动算子行动算子的执行，就会触发整个作业的执行, 会采集各个分区的数据到driver端的内存中。1. 常见的行动算子val data: RDD[Int] = context.makeRDD(List(1,2,3,4), 2)
// 数据源的个数
val count: Long = data.count()
// 数据源的第一个
val first = data.first()
// 数据
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2023-12-25 12:37:29
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# Spark中的`withColumn`函数和`lit`及`null`的使用
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了多种操作数据集的方式。其中，DataFrame API是Spark SQL中使用最广泛的组成部分之一。在处理DataFrame时，`withColumn`函数常被用于添加或修改列。结合`lit`函数和`null`值的使用，可以灵活地操作DataFrame中的
原创
2024-09-26 07:35:36
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# Spark DataFrame withColumn 操作详解
## 1. 概述
在Spark中，DataFrame是一种分布式数据集，它以一组命名的列组成，类似于关系型数据库中的表。DataFrame提供了丰富的操作API，使得我们可以进行各种数据转换和分析操作。其中，withColumn是一种非常常用的操作，它允许我们添加、替换或删除DataFrame的列。
本篇文章将详细介绍Spar
原创
2023-07-22 03:54:14
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说明：withColumn用于在原有DF新增一列 1. 初始化sqlContext val sqlContext = new org.apache.
原创
2021-07-31 16:12:31
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# Spark `withColumn` 方法的弊端解析
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，广泛用于大规模数据集的处理和分析。在 Spark 中，`withColumn` 方法是用于修改 DataFrame 列的重要工具。然而，尽管 `withColumn` 方法功能强大，但也有一些弊端，尤其是在性能和可维护性方面。本文将带你深入探索这些弊端，并提供一些实用的代码示例。
##
原创
2024-09-24 05:40:22
93阅读
### 使用Spark DataFrame withColumn和UDF转换数据
在Spark中，DataFrame是一种分布式数据集，可以用来表示结构化数据。有时候，我们需要对DataFrame进行一些复杂的转换操作，比如对某一列的值进行自定义函数处理。这时候，我们可以使用withColumn方法和UDF（User Defined Function）来实现。
### 什么是UDF？
UDF
原创
2024-06-23 04:13:20
58阅读
1.新的起始点SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点，一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询，一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询，SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLCont
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2024-10-07 12:39:14
175阅读
## 项目方案：使用Spark中的withColumn改变列的顺序
### 1. 项目背景
在数据处理和分析的过程中，我们经常需要对数据进行列的重新排序，以满足不同的需求和分析目的。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了丰富的数据转换和处理功能。其中，withColumn函数可以用于添加、替换或重新排列数据集中的列。本项目旨在通过使用Spark中的withColumn函数来改变列的顺序，
原创
2023-10-05 15:54:07
313阅读
file = open("/tmp/foo.txt")
data = file.read()
file.close()这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：file = open("/tmp/foo.txt")
try:
data = file.read()
finally:
file.close
目录1 DataFrame是什么2 Schema 信息3 Row4 RDD转换DataFrame4.1 反射类型推断4.2 自定义Schema1 DataFrame是什么DataFrame它不是Spark SQL提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的。就易用性而言，对比传统的MapReduce API，说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapRedu
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2023-08-23 20:24:36
203阅读
Spark学习笔记[1]-scala环境安装与基本语法正所谓工欲善其事必先利其器，Spark的开发语言不是java而是scala，虽然都是运行于JVM，但是两门语言的基本特性还是有些不一样，这里说明一个概念，JVM不等于JAVA，任何语言只要能编译出符合JVM规范的class文件，都可以运行在JVM上相比于java，scala语言更加简简洁，且其实函数式编程语言，函数式变成语言的含义就是任何函数都
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2024-08-14 15:55:31
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val session = SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCreate() session.sparkContext.setLogLevel("Error") val l
原创
2022-07-01 17:28:50
577阅读
Spark内存计算体现它可以将RDD常驻内存（内存不足也会溢写到磁盘的），这样可以减少磁盘IO。缺点的话我觉得在于1.资源调度方面，Spark和Hadoop不同，执行时采用的是多线程模式，Hadoop是多进程，多线程模式会减少启动时间，但也带来了无法细粒度资源分配的问题。但本质上讲其实这也不能算是Spark的缺点，只不过是tradeoff之后的结果而已。2.其实Spark这种利用内存计算的思想的分
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2023-12-17 10:07:35
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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
104阅读
Spark、调优、参数总结
Spark参数详解 （Spark1.6）参考文档：Spark官网
在Spark的web UI在“Environment”选项卡中列出Spark属性。这是一个很有用的地方，可以检查以确保属性设置正确。注意，只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现
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2023-12-09 15:46:31
59阅读
实现“spark dataframe withColumn 和 withColumnRenamed”的步骤如下：
1. 导入必要的库和模块
首先，我们需要导入必要的库和模块，包括pyspark和pyspark.sql。代码如下：
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import c
原创
2024-02-01 04:40:12
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# Spark中使用withColumn指定默认值
Apache Spark是一个强大的大数据处理引擎，极其适合于处理大规模数据集。在Spark中，`DataFrame`是一种非常常用的数据结构，可以用于表示结构化数据。`withColumn`是一个常用的方法，允许我们在`DataFrame`中添加新列或更新现有列。在很多情况下，我们希望为新添加的列指定一个默认值。
## 什么是withCol
原创
2024-08-30 08:36:58
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Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的，是一个力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。 AMP 实验室
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2024-09-17 16:40:46
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方法一：利用createDataFrame方法，新增列的过程包含在构建rdd和schema中
方法二：利用withColumn方法，新增列的过程包含在udf函数中
方法三：利用SQL代码，新增列的过程直接写入SQL代码中
方法四：以上三种是增加一个有判断的列，如果想要增加一列唯一序号，可以使用monotonically_increasing_id代码块：//dataframe新增一列方法1，利用c
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2023-06-11 14:52:04
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一、Java
public final class JavaWordCount {
private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
public static void main(String[] args) throws Exception {
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2023-12-25 20:28:42
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