一、自定义累加器（Accumulator）自定义累加器，可以任意累加不同类型的值，同时也可以在内部进行计算，或者逻辑编写，如果继承自定义累加器，那么需要实现内部的抽象方法，然后在每个抽象方法内部去累加变量值即可，主要是在全局性累加起到决定性作用。累加器作为spark的一个共享变量的实现，在用于累加计数计算计算指标的时候可以有效的减少网络的消耗累加器可以在每个节点上面进行Task的值，累加操作，有一
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2023-11-23 20:12:21
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# Java Spark Row 新增字段的实现教程
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行且强大的工具，允许我们轻松地处理大规模数据。在这个教程中，我将教你如何在 Spark 中向 Row 中新增字段。整个流程包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-01 06:21:43
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# Spark Java 创建Row新增字段实现流程
## 1. 概述
在Spark Java中，创建Row新增字段的实现可以通过使用StructType和Row来实现。StructType定义了数据结构的模式，而Row用于将数据与StructType的模式进行匹配。
## 2. 实现步骤
下面是实现“Spark Java 创建Row新增字段”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-20 22:21:32
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用java实现简单的Spark例子。数据很简单，是一个被预先处理的日志文件，包括时间、电话号，上行流量和下行流量。一行为一条记录，不同数据之间用制表符隔开。样本类样本类是为了将日志文件的一条记录封装起来package com.icesun.java.accessLog;
import java.io.Serializable;
public class LogInfo implements S
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2023-05-25 14:54:45
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1.RDD DataFrame DataSet的区别（1） 三者之间的关系DataFrame是特殊的RDD(它相当于RDD+schema，即RDD+表信息)，可以将他看成数据库中的一张数据表，但是只知道这个"表"中的各个字段，不知道各个字段的数据类型。 Dataset是DataFrame的父类，当Dataset中存储Row(Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息我
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2024-04-10 09:38:14
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## 实现spark新增字段的步骤
为了帮助你学会如何在spark中新增字段，我将为你介绍整个过程的步骤，并提供相应的代码示例。首先我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title Spark新增字段流程图
section 步骤
准备数据集 :a1, 2022-08-01, 1d
创建Spark会话 :a
原创
2024-02-25 04:18:36
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累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。通过在驱动器中调用 SparkContext.accumula
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2024-06-30 17:43:46
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mllib中的数据类型本文是对官方文档的翻译整理1、数据类型Local vector(本地向量)Labeled point(带标签数据点)Local matrix(本地矩阵)Distrubuted matrix(分布式矩阵)：RowMatrix、IndexedRowMatrix、CoordinateMatrix、BlockMatrix MLlib支持存储在单个机器上的本地的向量和矩阵，以及一个或多
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2023-11-01 10:10:45
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通过DF，Spark可以跟大量各型的数据源（文件/数据库/大数据）进行交互。前面我们已经看到DF可以生成视图，这就是一个非常使用的功能。
简单的读写流程如下：
通过read方法拿到DataFrameReader对象，与之类似的就有DataFrameWriter对象，通过DF的write方法拿到，通过其save方法将数据保存到文件或数据库。
Spark官方列出的支持的数据格式有：
parquet，这
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2023-11-23 20:33:58
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在Spark Streaming中，DStream的转换分为有状态和无状态两种。无状态的操作，即当前批次的处理不依赖于先前批次的数据，如map()、flatMap()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等等;而有状态的操作，即当前批次的处理需要依赖先前批次的数据，这样的话，就需要跨批次维护状态。总结spark streaming中的状态操作:updateStat
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2023-12-07 08:57:56
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在大数据处理的场景中，Apache Spark以其高效的分布式处理能力成为一项重要技术。而在使用Spark时，我们常常需要对数据中的每一行进行遍历操作，称之为“Row遍历”。今天，我们将深入探讨Spark中Row遍历的问题，覆盖从技术定位开始的多个维度，帮助大家更好地理解这一过程。
### 背景定位
Apache Spark自2010年由加州大学伯克利分校RAPID项目推出以来，迅速发展成为最
文章目录lnternalRow 体系数据源 RDD[lnternalRow]Shuffle RDD[InternalRow]Transform RDD[InternalRow]强类型化转换算子利用内置的schmea隐式转换算子连续的强类型化转换算子Encoder对InternalRow的影响总结 SparkSQL在执行物理计划操作RDD时，会全部使用RDD<InternalRow>类
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2023-12-15 17:34:47
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作者：江宇，阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。
Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入，通过列式存储，zero copy等技术，JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。
本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。
列式存储简介
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2024-01-22 23:12:01
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Spark小课堂Week7从Spark中一个例子看面向对象设计今天我们讨论了个问题，来设计一个Spark中的常用功能。功能描述：数据源是一切处理的源头，这次要实现下加载数据源的方法load()初始需求需求：支持Json数据源加载 具体：输入一个path，需要返回一个Relation， Relation中提供scan()和write()两个方法示意代码：class Context{
publ
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2024-03-04 01:17:58
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RDD是啥？(摘自词条) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结
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2023-12-24 18:31:30
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数据抽象sparkSQL 的数据抽象是 DataFrame，df 相当于表格，它的每一行是一条信息，形成了一个 Row Row它是 sparkSQL 的一个抽象，用于表示一行数据，从表现形式上看，相当于一个 tuple 或者 表中的一行；from pyspark.sql import Row
##### 创建 Row
#### method 1
row = Row(name="Alic
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2023-08-01 19:21:56
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一、spark累加器源码以创建一个long类型的累加器为例查看源码
sc.longAccumulator
跟踪这个longAccumulator这个方法进去可以看到/**
* Create and register a long accumulator, which starts with 0 and accumulates inputs by `add`.
*/
def longAc
二.RDD的对象传递1.先说下一般什么是在Driver端执行，什么是在Executor端执行（1）Driver端执行：初始化的过程就是例如： val conf = new SparkConf().setAppName(“test”).setMaster(“local[*]”) val sc = new SparkContext(conf)（2）Executor端执行：rdd所有的逻辑都是在Excu
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2023-10-17 10:54:56
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val data = row.getAs[Map[String, String]]("data")
原创
2022-07-19 16:20:34
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# Spark中Row动态传数据的探秘
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和分析。在Spark中，Row是与数据结构相关的一个重要概念，它表示一条记录的行。本文将介绍如何在Spark中动态传输数据的Row，并通过实例进行深入探讨。
## 什么是Row？
在Spark SQL中，Row是一个无类型的对象，表示一个表格中的一行。Row可以包含不同种类的数据，
