structed streaming的执行批次，较spark streaming有所改变。更加灵活。总结下来，可大白话地分为三类:1尽可能快的执行，不定时间
2按固定间隔时间执行
3仅执行一次详情如下：Trigger类型使用注意unspecified (default)as soon as micro-batchIf no trigger setting is explicitly specifi
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2024-01-13 21:26:57
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目录4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场景介绍4.1.2 案例介绍4.1.3 实现步骤4.1.4 难点和易错点4.1.5 总结4.2 产生小文件并推送到 HDFS4.3 流式计算统计 HDFS 上的小文件4.4 运行和流程总结4.4.1 运行 Python 程序4.4.2 运行 Spark 程序4.5 总结4. 从 HDFS 中读取数据4.1 案例结构介绍4.1.1 场
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2023-12-21 10:52:48
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MapReduce的缺陷MR虽然在编程接口的种类和丰富程度上已经比较完善了，但这些系统普遍都缺乏操作分布式内存的接口抽象，导致很多应用在性能上非常低效 。 这些应用的共同特点是需要在多个并行操 作之间重用工作数据集 ，典型的场景就是机器学习和图应用中常用的迭代算法 (每一步对数据 执行相似的函数) 。RDDRDD是只读的。RDD五大属性：①分区、②依赖、③计算函数、④分区器、⑤首选运行位置。RDD
spark入门2-SparkCore架构SparkCore架构一、流程1、wordCount流程2、RDD2.1源码2.2特征属性2.3RDD的创建3、并行度、分区3.1hadoopRDD3.2ParallelCollectionRDD二、技巧 SparkCore架构一、流程1、wordCount流程val conf = new SparkConf().setMaster("local").se
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2024-06-12 22:15:30
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1、Spark运行架构1.1 术语定义Application：Spark Application的概念和Hadoop MapReduce中的类似，指的是用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码；Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main()函数并且创建SparkContext，其中创建
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2023-11-27 21:19:04
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目录介绍spark streaming和structured streaming的区别StructuredStreaming基本概念1.输入表2.结果表3.输出方式使用案例1.依赖导入2.创建环境3.连接Kafka4.取值5.转化数据6.输出数据7.数据输出到外部存储介绍spark streaming (spark 1.6 引入 使用批处理模拟流式计算) DStream (离散流)str
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2024-06-14 16:30:19
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Spark Structured Streaming 结构化流Structured Streaming是一个构建在Spark SQL基础上可靠具备容错处理的流处理引擎。Structured Streaming提供快速，可扩展，容错，端到端的精确一次流处理，而无需用户推理流式传输。流数据处理的三种语义：最少一次（at least once）： 流数据中的记录最少会被处理一次（1-n）最多一次（at
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2024-07-20 18:01:23
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Spark Structured Streaming概述结构化流（Structured Streaming）是基于Spark SQL引擎的流处理引擎，它具有可扩展和容错性。可以使用类似批数据处理的表达方式来处理流式数据。Spark SQL引擎会增量和连续的运行处理代码，并当流数据持续到达时更新最后结果。在Structured Streaming中可以使用Scala、Java、Python或R中的D
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2024-04-11 19:54:11
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核心设计2016年，Spark在2.0版本中推出了结构化流处理的模块Structured Streaming，核心设计如下：第一点：Input and Output（输入和输出）Structured Streaming 内置了很多 connector 来保证 input 数据源和 output sink 保证 exactly-once 语义。实现 exactly-once 语义的前提：
In
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2023-10-08 15:45:27
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sparksql中有一些容易混淆的概念，大家在面试时也会经常被问到join和shuffle相关的问题：说说join的几种实现说说shuffle的实现join操作一定发生shuffle吗？spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？...想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？shuffle又有哪
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2024-09-24 13:52:58
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Spark SQL的前世今生Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。
这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。
随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQL的一些
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2024-07-11 06:52:35
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# 实现spark_sql collect_set struct的步骤
本文将详细介绍如何在Spark SQL中使用collect_set函数来对结构体（struct）类型进行操作。首先，我们需要明确整个流程，并展示每个步骤需要做什么。然后，我们将提供相应的代码示例，并对每行代码进行注释说明。
## 整体流程
下面是实现"spark_sql collect_set struct"的整体流程表
原创
2023-09-15 11:07:45
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参考文献：Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第八节 Spark SQL与DataFrame（一)sparkSQL1.1入门之二：sparkSQL运行架构利用Spark SQL可以构建大数据平台上的数据仓库,它具有如下特点:能无缝地将SQL语句集成到Spark应用程序统一的数据访问方式(DataFrames and SQL provide a common way to acce
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2023-09-16 16:19:39
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文章目录程序优化尽可能减少和避免shuffle使用Kryo 作为序列化方案数据优化资源优化程序优化尽可能减少和避免shuffle(1) map task中,将内存中的数据以文件形式写到磁盘中(2) reduce task 中,通过网络I/O读取map task中溢写的文件,进行聚合,由于join操作前后分区策略不一致造成shuffle,数据量较少(一般低于3G)可以使用广播变量机制在同一个stage中完成join操作未优化前 val rddData1 = sc.parallelize(Arr
原创
2021-06-03 18:15:39
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1. 什么是RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，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。2. RDD的属性1) A
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2023-12-20 15:47:32
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文章目录程序优化尽可能减少和避免shuffle使用Kryo 作为序列化方案数据优化资源优化程序优化尽可能减少和避免shuffle(1) map task中,将内存中的数据以文件形式写到磁盘中(2) reduce task 中,通过网络I/O读取map task中溢写的文件,进行聚合,由于join操作前后分区策略不一致造成shuffle,数据量较少
原创
2022-01-30 16:08:14
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SparkStreaming是随着流进来数据按照时间为单位生成job，然后触发job在cluster执行的一个流式处理引擎，实质上是加上了时间维度的批处理。DStream是一个RDD的集合，对DStream的操作构成DStream Graph。本文以过滤黑名单为例，进行初步分析。过渡黑名单代码：package com.dt.spark.streaming
import org.apache.sp
①typedef struct对于C与C++d的相同点,例下面的例子//结构体定义
原创
2022-11-18 19:01:42
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struct用法：struct在C语言中作为结构体。结构体定义：struct stu{
char job[20];
int age;
float height;
};使用：struct stu a;
//或者省略关键字struct
stu a;也可以定义和使用同时：struct stu{
char job[20];
int age;
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2023-11-23 16:11:29
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文章目录基于事件时间的窗口操作事件时间窗口方式事件时间窗口生成规则基于事件时间的窗口操作在 Struct Strreaming中,可以按照事件真实发生时间对附近范围内的数据进行聚合操作,即基于事件时间窗口进行操作,在这种机制下,不必考虑事件到达顺序与事件发生顺序一致,大大减少了开发者工作量一条数据可以被称为一个事件,在生成数据时携带的时间可以称为事件时间案例package structimport java.text.SimpleDateFormatimport org.apache.sp
原创
2021-05-31 17:29:34
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