老样子，菜鸡一只！如果有什么说错的，还请大家见谅~！！也希望大家帮我指出改正。本次测试的spark版本是2.2.X的，从打包开始，打包有两种方式，一种是maven打包，一种是idea打包（据说这种打包方式叫SBT？maybe把），然后打出来的包也有两种，一种叫胖包，一种叫瘦包。我先打了胖包（胖包就是把项目中所有依赖的jar包都打进去，如果依赖多的话，能达到好几百M，瘦包就是单纯打包你的代码），然后
Spark中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中，都是通过combineByKey()实现的。它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值（可以自己配置返回的参数，返回的类型） 首先理解：combineByKey是一个聚合函数，实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩，分别求出他们的平均值。（也就是对3门考试成绩进行聚合，用一个平均数来表示）combineByKey是通
# 深入了解Spark中的Group操作
Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架，广泛应用于大数据处理、机器学习和图形处理。其中，`group`操作是Spark SQL和DataFrame API的重要组成部分，它允许我们对数据进行聚合和分组分析。在本文中，我们将详细探讨Spark中的`group`操作，包括其基本概念、用法、代码示例，以及一些相应的关系图。
## 什么是Gro
## Spark group by 优化流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取数据] --> B[数据预处理]
B --> C[进行group by操作]
C --> D[对结果进行优化]
D --> E[返回优化后的结果]
```
### 代码实现
#### 1. 读取数据
首先，我们需要读取数据并将其转换为Dat
文章目录一、综合训练基础题（案例4：基于 TMDB 数据集的电影数据分析）1.1 环境搭建1.2 数据预处理1.3 使用 Spark 将数据转为 DataFrame1.4 使用 Spark 进行数据分析1.4.1 概览（1）TMDb 电影中的体裁分布（2）前 100 个常见关键词（3）TMDb 中最常见的 10 种预算数（4）TMDb 中最常见电影时长 (只展示电影数大于 100 的时长)（5）
combineByKey官方文档描述：Generic function to combine the elements for each key using a custom set of aggregation functions. Turns an RDD[(K, V)] into a result of type RDD[(K, C)], for a "combined type" C No
常规性能调优1常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示：代码清单2-1 标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/
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2023-10-23 09:06:37
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什么是数据倾斜？ 在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输出,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reduce task进行处理的,假如对100w的数据做shuffle，其中98w的数据key是相同的，那么就会造成某个task执行98w数据聚合，而其他task很快执行完毕，整个shuffle操作都在等在这个task的执行，不仅大幅拉长了任务的执行时
1、spark的shuffle过程父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入子RDD的不同分区中；中间结果写入磁盘；由子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送；默认情况下，shuffle不会改变分区数量。2、spark的宽窄依赖窄依赖：一个父RDD的分区被子RDD的一个分区使用。1个子RDD的分区对应于1个父RDD的分区，比如map，filter，union等算子。宽依赖：一个父RDD的分区被子
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2023-09-01 18:33:29
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一．公式的分析和编写代码的思路：根据公式，计算TF-IDF首先需要计算TF和IDF，然后在做乘积1.TF运算（1）TF运算的时候，首先需要统计某个单词在该篇文章出现的次数、和统计单词所在那篇文章的单词的总数 （2）实现思路：在每个文章中对单词进行计数，形成一个（word,count）形式的元组，因为在不同文章中分别计算TF需要用到该单词所在文章单词的数量，所以最后的对于每篇文章我将计数的结果生成如
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2023-09-21 09:12:01
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目录一、先看结论二、举例、画图说明1.实现的功能分别是什么？1).groupByKey 实现 WordCount2).reduceByKey 实现 WordCount2.画图解析两种实现方式的区别1) groupByKey 实现 WordCount2).reduceByKey 实现 WordCount（简单流程）3).reduceByKey 实现 WordCount（终极流程）一、先看结论1.从S
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2023-10-28 07:59:24
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# Spark数据倾斜处理：一步一步教你如何实现
在大数据处理的场景中，数据倾斜是一个常见且复杂的问题，它可以显著影响到数据处理的性能。在Apache Spark中，数据倾斜通常是在执行`groupBy`操作时出现的。本文将带你了解如何解决Spark中的数据倾斜问题，并通过步骤清晰的表格、示例代码以及图示来加深理解。
## 处理流程概述
我们可以将处理数据倾斜的过程拆分为几个步骤，具体流程详
# Spark中的数据倾斜问题解决方法
## 概述
在使用Apache Spark进行数据处理时，经常会遇到数据倾斜的问题。数据倾斜指的是在进行聚合操作（例如group by）时，某些key的数据量远远超过其他key，导致部分节点的计算压力过大，进而影响整个作业的性能。
本文将介绍一种常用的解决数据倾斜问题的方法，通过对数据进行预处理和重新分区来均衡负载，提高作业的执行效率。
## 解决方
原创
2023-12-12 12:52:25
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### Spark SQL Group By 优化
在 Spark SQL 中，Group By 是一个常用的操作，用于对数据集进行分组并进行聚合操作。然而，当数据集非常大时，Group By 操作可能会变得非常耗时和资源消耗高。因此，对 Group By 操作进行优化是很重要的。
本文将介绍一些常见的 Spark SQL Group By 优化技术，并通过代码示例展示其效果。
#### 1
原创
2023-10-15 14:18:09
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1. 问题来源离线数仓底层分了两层每天业务增量数据层(ODS)：每天一个分区，用于存放业务每天的增量数据，每天业务快照层(SNAP)：事实表一般无分区，保存业务的快照。昨天的业务快照，是前天的业务快照与昨天的增量数量合并去重后生成：昨天的业务快照=前天的业务快照+昨天的增量数据insert overwrite table snap.${snap_table}
select
${
定位原因与出现问题的位置:根据log去定位出现数据倾斜的原因，基本只可能是因为发生了shuffle操作，在shuffle的过程中，出现了数据倾斜的问题。因为某个，或者某些key对应的数据，远远的高于其他的key。1、你在自己的程序里面找找，哪些地方用了会产生shuffle的算子，groupByKey、countByKey、reduceByKey、join2、看loglog一般会报是在你的哪一行代码
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2023-09-21 09:21:37
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汇总数据是数据库应用中常常遇到的需求，sql 提供了 with cube 和 with rollup 语句完成数据的多维汇总，这篇详细的演示了 with cube 和 with rollup 的使用方法，以及 with cube 和 with rollup 之间的使用区别。
偶然在网上看到一篇文章，讲到数据汇总，提到了CUBE，感觉有些晦涩，想试着自
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2023-07-05 12:44:34
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spark中的数据倾斜的现象、原因、后果 (1)、数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长，或者等待很长时间后提示你内存不足，执行失败。 (2)、数据倾斜的原因 数据问题 1、key本身分布不均衡（包括大量的key为空） 2、key的设置不合理 spark使用问题 1、shuffle时的并发度不够 2、计算方式有误 (3)、数据倾斜的后果 1、sp
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2023-10-27 06:23:27
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sqlserver支持for xml path()语法，将返回结果嵌套在指定的xml标签中。项目组之前在spark2.0上实现了该功能。迁移到2.3时，由于原生spark修改较多，出现了很大的兼容问题。我的工作就是让这个函数重新运作起来。菜鸟真的被折磨的很痛苦，所幸还是成功解决了问题。1. 语法说明关于sqlserver中 for xml path的语法，大致就是将指定字段和连接的字符串包裹在xm
# MongoDB中的Group操作与条件限制解析
在处理大数据时，MongoDB提供了多种强大的聚合操作，其中之一便是`$group`。它可以将文档集合中的多个文档整合为一个文档，但在某些情况下，你可能会希望在`$group`阶段加入一些条件进行筛选。然而，在MongoDB的聚合管道中，`$group`操作并不直接支持条件语句。这无疑为一些开发者带来了困扰。本文将探讨这一点，并提供一些解决方案
