Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReducer快40倍左右，是hadoop的升级版本，Hadoop作为第一代产品使用HDFS，第二代加入了Cache来保存中间计算结果，并能适时主动推Map/Reduce任务，第三代就是Spark倡导的流Streaming。今天，就让我们一起来看看关于它的更加深度精华问答吧！1
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2023-08-08 14:20:43
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RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合
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2023-11-10 16:58:17
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一款极为强大的工具，特别是在处理复杂的分组合并逻辑时。本文将详细探讨如何在 Spark 中实现有效的“分组合并”操作，以应对在数据分析和处理中的业务需求。
> **用户原始反馈：**
> "在处理大规模数据时，我们遇到了性能瓶颈，分组合并操作效率低下，导致整体分析进程缓慢。"
> **时间轴**
> - **T0**: 用户开始使用 Sp
spark 简介 spark 一个通用的计算引擎，专门为大规模数据处理而设计，与 mapreduce 类似，不同的是，mapreduce 把中间结果 写入 hdfs，而 spark 直接写入 内存，这使得它能够实现实时计算。spark 由 scala 语言开发，他能够和 scala 完美结合，同时实现了 java、python、R 等接口。 搭建模式spark 有 3 种搭建模
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2023-07-31 14:00:29
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1. 遇到了啥问题是酱紫的，简单来说：并发执行 spark job 的时候，并发的提速很不明显。嗯，且听我慢慢道来，啰嗦点说，类似于我们内部有一个系统给分析师用，他们写一些 sql，在我们的 spark cluster 上跑。随着分析师越来越多，sql job 也越来越多，等待运行的时间也越来越长，我们就在想怎么把 sql 运行的时间加快一点。我们的整个架构是 spark 1.6.1 on YAR
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2023-11-09 08:45:12
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3.4 数据源Spark本质上是一个使用集群节点进行大数据集处理的计算框架。与数据库不同，它并没有存储系统，但是它可以搭配外部存储系统使用。Spark一般都配合能存储大量数据的分布式存储系统使用。Spark支持多种数据源。Spark应用程序可以使用的数据来源包括HDFS、HBase、Cassandra、Amazon S3，或者其他支持Hadoop的数据源。任何Hadoop支持的数据源都可以被S
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2024-04-02 22:22:14
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写在前面 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原版文档，只要不影响理解，都不翻译了。若想深入了解，最好阅读参考文章和官方文档。其次，本系列是基于目前最新的 spark 1.6.0
使用数据透视函数pivot：val list = List(
(2017, 1, 100),
(2017, 1, 50),
(2017, 2, 100),
(2017, 3, 50),
(2018, 2, 200),
(2018, 2, 100))
import spark.implicits._
val ds = spark.createDataset(list
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2023-05-22 15:35:54
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概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学
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2024-10-15 09:46:29
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# Spark DataFrame 窗口函数分组合并行
## 简介
Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架。它提供了用于处理大数据集的高级API，其中之一是Spark DataFrame API。Spark DataFrame 是一个有结构的分布式数据集，类似于关系型数据库中的表格。它提供了丰富的操作和转换方法，以便进行数据处理和分析。
在数据处理中，经常需要
原创
2023-07-22 15:59:08
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# Spark中每个分组合并每一列的方法
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的分布式计算框架。它能够高效地处理大规模数据集。今天，我们将学习如何在Spark中进行每个分组合并每一列的操作。
## 流程概述
下面是实现整个过程的一些主要步骤。通过这些步骤，你将能够明白如何在Spark中对数据进行分组和合并。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-25 08:15:37
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当企业的数据从“小池塘”变成“大湖”，传统数据湖的“无序性”开始成为痛点：数据重复、并发冲突、无法回溯、批流割裂……数据湖House（Data Lakehouse）应运而生，它融合了数据湖的低成本存储优势与数据仓库的严格治理能力。而的组合，正是构建数据湖House的“黄金搭档”——Spark作为强大的计算引擎，负责数据的加工与分析；Delta Lake作为智能存储层，解决了数据湖的“混乱问题”，提供ACID事务、版本控制、元数据管理等企业级能力。
1.设计题目小明被绑架到X星球的巫师W那里。当时，W正在玩弄两组数据 (2 3 5 8) 和 (1 4 6 7)，他命令小明从一组数据中分别取数与另一组中的数配对，共配成4对 （组中的每个数必被用到）。小明的配法是：{(8,7),(5,6),(3,4),(2,1)}巫师凝视片刻，突然说这个配法太棒了！因为：每个配对中的数字组成两位数，求平方和，无论正倒，居然相等：87^2 + 56^2 + 34^
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2023-09-30 09:12:27
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1、俩数组合并组合问题记录 const initkinditems = copy(this.vo.initkinditems); let kindsResult: any = []; let isamount050202 = -1; items.forEach((ele: any) => { //
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2020-07-15 19:24:00
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【概念】1.组合从 n 个元素的集合 S 中，无序的选出 r 个元素，叫做 S 的一个 r 组合。如果两个组合中，至少有一个元素不同，它们就被认为是不同的组合。2.不可重组合数所有不同组合的个数，叫做组合数，记作： 或 由于每一种组合都可以扩展到 r！种排列，而总排列为 A(n,r) ，所以组合数特别的，C(n,0)=13.可重复组合数从 n 个不同的元素中，无序的选出 r 个
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2023-08-11 14:16:49
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## Java 组合全组合实现指南
### 一、前言
在软件开发中，组合问题经常出现在很多场合，特别是当我们需要从一组元素中选择若干元素的所有可能组合时。本文将学习如何在Java中实现“组合全组合”。我们将通过一个系统性的流程，逐步构建出解决方案。
### 二、流程概述
下面是实现的基本流程步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码思路
组合 给定两个整数n和k，返回1 ... n中所有可能的k个数的组合。 示例 输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ] 题解 /** * @param {number} n * @param {number}
原创
2022-05-28 00:45:01
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Java之组合及其作用1.定义组合： 组合是整体与部分的关系, 并且部分不可以离开整体而单独存在。在实际写代码时：组合一般是类的组合，是类的复用方式之一，优先于继承。即A类的构造方法里创建B类的对象，当A类的一个对象产生时，B类的对象随之产生，当A类的这个对象消亡时，它所包含的B类的对象也随之消亡。2.作用不破坏封装，整体类与局部类之间松耦合，彼此相对独立且有更好的可扩展性。举例：代码如下：cla
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2023-06-28 19:47:51
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# -*- coding:utf-8 -*- import copy class ZuHeTree: def __init__(self, a_list): self.a_list = a_list self.list_size = len(a_list) self.result = [] self ...
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2021-09-24 11:37:00
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详细思路 dfs，枚举选一个数，进入递归，或者不要这个数，记录深度也就是需要处理第几个数，begin防止只是交换 精确定义 begin depth class Solution { public: vector<vector<int>> combine(int n, int k) { vector< ...
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2021-07-30 11:47:00
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