在日常的编程中，我经常需要标识存在于文本文档中的部件和结构，这些文档包括：日志文件、配置文件、定界的数据以及格式更自由的(但还是半结构化的)报表格式。所有这些文档都拥有它们自己的“小语言”，用于规定什么能够出现在文档内。我编写这些非正式解析任务的程序的方法总是有点象大杂烩，其中包括定制状态机、正则表达式以及上下文驱动的字符串测试。这些程序中的模式大概总是这样：“读一些文本，弄清是否可以用它来做些什
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2023-08-23 23:41:00
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import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.sp
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2023-07-02 22:24:45
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过滤筛选在pyspark中支持了用filter/where等方法进行数据筛选与过滤的操作(这样的操作在习惯用pandas后未免会觉得有点冗余).from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.bulider.appName('test').master('local[2]').getOrCreate()
df = spark.re
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2023-08-10 12:36:08
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在大数据处理中，Apache Spark 是一个流行的开源框架，广泛用于数据分析和处理，而其中的 `filter` 操作则是数据筛选的重要工具。针对 Spark 中的 `filter` 操作，我将分享我的理解和解决相关问题的过程。
### 背景定位
在我们的业务场景中，数据分析的及时性和准确性至关重要。我们的产品需要快速处理用户行为数据，以便为客户提供个性化推荐和精准的市场分析。随着用户量的快
目录一、DataSet中常见函数详解二、DataSet中untype详解三、DataSet中聚合函数详解四、DataSet中其他函数详解 一、DataSet中常见函数详解（1）重分区函数：coalesce / repartitioncoalesce：只能用于减少分区的数据，而且可以选择不发生shuffle。repartition：可以增加分区的数据，也可以减少分区的数据，必须会发生shuffle
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2023-11-13 06:06:21
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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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Spark的shuffle框架是从1.1版本开始的，提供了便于测试和扩展的可插拔式框架。在spark1.1之前，spark中只实现了一种shuffle方式，就是基于hash的shuffle。在基于hash的shuffle实现方式中，每个mapper阶段的task都会为每个reduce阶段的task生成一个文件，通常会产生大量的文件即M*R个文件，伴随着大量的磁盘IO及其大量的内存开销。 spar
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2023-09-03 01:45:07
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1、transformation 操作
map(func): 对调用 map 的 RDD 数据集中的每个 element 都使用 func，然后返回一个新的 RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。
filter(func): 对调用 filter 的 RDD 数据集中的每个元素都使用 func，然后返回一个包含使 func 为 true 的元素构成的 RDD。
flatMap(func): 和
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2023-08-10 12:36:00
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Spark中的Spark Shuffle详解 Shuffle简介Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map
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2024-03-10 23:32:21
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把超过某一个数的拿出来collectval filterRdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)).map(_*2).filter(_>5)
filterRdd.collect
# res5: Array[Int] = Array(6, 8, 10)
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2023-06-13 23:37:43
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文章目录1. Spark 配置1.1. Spark 属性1.1.1. 动态加载Spark属性1.1.2. 查看Spark属性1.2. 环境变量2. 重新指定配置文件目录3. 继承Hadoop集群配置4. 定制的Hadoop/Hive配置 1. Spark 配置Spark提供了三个位置来配置系统：Spark属性控制大多数应用程序参数，可以通过使用SparkConf对象、bin/spark-submi
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2023-10-24 06:41:12
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# Spark中的Filter函数
在大数据处理领域，Apache Spark是一个广泛使用的工具。其中，`filter`函数在数据筛选方面非常重要，能够帮助我们根据特定条件从数据集中提取出需要的记录。本文将指导你通过具体的步骤和代码实现Spark中的`filter`函数。
## 流程概述
实现`filter`函数的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
一、Spark Shuffle 概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网 络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数
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2023-11-10 02:53:34
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概念和简介Spark Structured StreamingStructured Streaming 是在 Spark 2.0 加入的经过重新设计的全新流式引擎。它使用 micro-batch 微批处理引擎，可以做到 100 毫秒的延迟以及 exactly-once 的容错保证。此外，Spark 2.3 增加了一个新的处理模式 Continuous Processing，可以做到
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2023-08-29 08:10:00
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# Spark Filter：数据处理中的高效过滤器
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在 Spark 中，数据通常以“RDD（弹性分布式数据集）”的形式进行处理。为了解决许多实际问题，往往需要根据一定的条件对数据进行过滤。本文将介绍 Spark 中的 `filter` 操作，帮助你理解其基本用法，并展示一个实际的代码示例。
## Spark Fi
Spark filter
原创
2022-12-28 15:30:14
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一。如何处理RDD的filter1. 把第一行的行头去掉scala> val collegesRdd= sc.textFile("/user/hdfs/CollegeNavigator.csv")
collegesRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /user/hdfs/CollegeNavigator.csv MapPartitionsRDD[3
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2023-07-07 17:52:42
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本文是《图解Spark核心技术与案例实战》一书的读书笔记，简单讲解了Spark Shuffle的相关内容。Shuffle 介绍shuffle 在spark 中是连接不同stage的桥梁，连续的若干个算子如果不涉及到shuffle操作，那么就可以作为一个stage使用流水线的方式执行，不用生成和读取中间结果，提高速度。而shuffle就是前一个stage输出中间结果和后一个stage读取中间结果的过
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2023-09-03 13:13:15
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1. Spark中的RDDResilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2. RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能
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2023-10-19 12:58:20
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课程目标
掌握Spark SQL的原理掌握DataFrame数据结构和使用方式熟练使用Spark SQL完成计算任务 Spark SQL
Spark SQL概述什么是Spark SQL 2 sparkSQL优点我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的
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2024-08-14 18:41:49
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