目录1 定义UDF函数 1.1 返回值是数组类型的UDF定义1.2 返回字典类型的UDF定义2 窗口函数1 定义UDF函数目前python仅支持UDF两种定义方式：1. sparksession.udf.register()注册的UDF可以用于DSL和SQL返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格  
函数原型 def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)
(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] 返回一个新的RDD，且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true，则会进行shuffle。 实例/**
* Us
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2023-05-23 13:25:26
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七、RDD的重要函数一、基本函数map 函数：
map(f:T=>U) : RDD[T]=>RDD[U]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为另一个RDD。flatMap 函数：
flatMap(f:T=>Seq[U]) : RDD[T]=>RDD[U])，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为一个新的 RDD，但是与 map 不同，RDD 中的每
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2023-05-23 10:10:22
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一、datafram描述DataFrame 是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。数据集的每一列都带有名称和类型，对于数据的内部结构又很强的描述性。二、datafram特点1、支持 KB 级到 PB 级得到数据处理 2、支持多种数据格式和存储系统
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2023-07-10 21:13:06
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spark sample
原创
2022-12-28 15:30:27
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一、Spark的相关概念1、RDDRDD(Resilient Distributed Datasets) ，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(即只读)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-SQLSpark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结
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2023-11-25 11:09:20
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# Spark中sample函数的几个参数
## 1. 简介
在Spark中，sample函数用于从一个数据集中进行随机采样。它可以根据指定的比例对数据集进行采样，也可以根据指定的种子值进行随机采样。本文将介绍sample函数的几个参数及其使用方法。
## 2. 算法流程
为了更好地理解sample函数的使用，下面是一个流程图展示了整个流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2023-10-28 07:24:57
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## Java Spark Sample算子
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，提供了用于大规模数据处理的高级API。在Spark中，算子是构建数据处理流水线的基本组件之一。Java Spark Sample算子是一种常用的算子，用于从数据集中获取一定数量的样本数据。在本文中，我们将介绍Java Spark Sample算子的基本用法，并提供示例代码。
### Java
一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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这个方案的实现思路，跟大家解析一下：其实关键之处在于，将发生数据倾斜的key，单独拉出来，放到一个RDD中去；就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD，单独去join一下，这个时候，key对应的数据，可能就会分散到多个task中去进行join操作。就不至于说是，这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时，肯定是会导致一个key对应的所有数据，都到一个task中去，就会导致数据倾斜
UserDefinedTypedAggregation.scala(用户可自定义类型)import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
object UserDefinedTypedAggregation {
case
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2023-07-05 22:28:41
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一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
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2023-09-05 09:59:37
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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目录SQL on HadoopSpark SQL 前身Spark SQL架构Spark SQL运行原理Spark SQL APIDataSetDataSet创建使用Case Class 创建DataSetRDD->DataSetDataFrame创建DataFrameRDD->DataFrameDataFrame->RDDSpark SQL操作外部数据源 SQL on Hado
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2023-09-04 23:43:27
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前言这一篇来介绍Spark3.0版本中Spark Sql新增的重要特性AQEAQE全称Adaptive Query Execution，在3.0版本中主要包含以下三个功能（1）Dynamically coalescing shuffle partitions（2）Dynamically switching join strategies（3）Dynamically optimizing skew
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2023-07-31 20:23:13
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目录Spark常用算子详解1. mapPartitions
2. mapPartitionsWithIndex
3. getNumPartitions
4. partitions
5. foreachPartition
6. coalesce
7. repartition
8. union，zip，join
9. zipWithIndex，zipWithUniqueIdSpark常用算子详解&nb
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2023-08-24 16:17:23
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Spark SQL简介Spark SQL是Spark处理数据的一个模块，跟基本的Spark RDD的API不同，Spark SQL中提供的接口将会提供给Spark更多关于结构化数据和计算的信息。Spark SQL is not about SQL Spark SQL is about more than SQL 从严格意义上来说sparkSQL不仅仅是SQL，更加准确的来说，他是超乎SQL的作用。
目录sparkSQL概述sparkSQLsparkSQL特点DataFrameDataSet sparkSQL概述sparkSQL定义：sparkSQL是spark用于结构化数据处理的spark模块。优势：（1）数据兼容：SparkSQL不但兼容Hive，还可以从RDD、parquet文件、JSON文件中获取数据，未来版本甚至支持获取RDBMS数据以及cassandra等NOSQL数据；
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2023-08-11 22:27:40
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