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}
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# 使用Spark DataFrame合并多行的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，有着强大的数据处理能力。在许多数据处理场景中，我们往往需要合并DataFrame中的多行数据，以便进行后续的分析工作。这篇文章将向你详细介绍如何在Spark中合并多行DataFrame，适合刚入行的小白。
## 整体流程
首先，我们来概述一下合并多行的基本流程，方便
在spark中，reduceByKey、groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多，结合使用过程中的体会简单总结： 我的代码实践：https://github.com/wwcom614/Spark•reduceByKey 用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义； 
在平时的工作中，我们经常碰到要将多列数据合并到一列中，一般我们都是复制粘贴，这个方法对于数据少的会很快速，对数据多的就不是很方便。
如果遇到数据多的，我们可以尝试以下的方法。
例如，对于下方表格，将表格中的多列合并在一列中。
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2023-07-04 09:37:44
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序列化背景：在以下过程中，需要对数据进行序列化：shuffling data时需要通过网络传输数据RDD序列化到磁盘时性能优化点：Spark默认的序列化类型是Java序列化。Java序列化的优势是兼容性好，不需要自已注册类。劣势是性能差。为提升性能，建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化。Kryo序列化的优势是速度快，体积小，劣势是兼容性差，需要自已注册类。序列化的配置项：spark.se
# Spark DataFrame Array字段多行合并实现流程
## 简介
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据结构，它提供了许多快速、灵活和高效的操作。如果你遇到了一个具有Array类型字段的DataFrame，而且希望将这个Array字段的多行合并成一行，那么本文将教你如何实现这个功能。
## 步骤总览
下面是这个任务的整体流程，我们将在后续的章节中详细讲解每一步的具体
表结构及数据 DROP TABLE IF EXISTS `course`; CREATE TABLE
原创
2022-09-28 17:00:37
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select group_concat(CONCAT('if(isnull(',COLUMN_NAME,'),1,0) as ' ,COLUMN_NAME) ) as name ,'aa' as gao from INFORMATION_SCHEMA.COLUMNSwhere table_schem ...
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2021-10-20 09:55:00
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# 如何在Spark中将多行合并成一行
在数据处理的过程中，有时候我们需要将多行数据合并成一行，以提高数据分析的效率。在Apache Spark中，这个操作可以通过多种方式实现，通常使用DataFrame API或者RDD。本文将详细介绍如何在Spark中实现多行合并成一行。
## 流程概述
首先，我们来了解一下整个流程。以下是步骤的概要：
| 步骤序号 | 步骤内容
一个很有用的函数 group_concat()，手册上说明：该函数返回带有来自一个组的连接的非NULL值的字符串结果。 通俗点理解，其实是这样的：group_concat()会计算哪些行属于同一组，将属于同一组的列合并显示出来。要返回哪些列，由函数参数(就是字段名)决定。分组必须有个标准，就是根据g
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2017-04-24 20:32:00
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# MySQL 中的 GROUP BY 和多行返回
在数据库管理中，`GROUP BY` 是一个强大且常用的 SQL 语句，用于数据分组和聚合处理。在本文中，我们将探讨如何利用 `GROUP BY` 从 MySQL 数据库中获取多行数据，并且简单介绍如何通过图形化方式展示这些数据，最终帮助读者更好地理解这一概念。
## 1. GROUP BY 的基本概念
在 SQL 中，`GROUP BY`
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
一、问题背景现网出现慢查询，在500万数量级的情况下，单表查询速度在30多秒，需要对sql进行优化，sql如下： 我在测试环境构造了500万条数据，模拟了这个慢查询。简单来说，就是查询一定条件下，都有哪些用户的。很简单的sql，可以看到，查询耗时为37秒。说一下app_account字段的分布情况，随机生成了5000个不同的随机数，然后分布到了这500万条数据里，平均来说，每个app_
场景&环境环境：内网UAT环境ELK（elasticsearch、logstash、kibana）日志类型：JavaERRORLog格式：[级别][时间][class类]|messagegrok：\[%{LOGLEVEL}\]\[%{TIMESTAMP_ISO8601}\]\[%{JAVAFILE:class}\]\|(?<info>([\s\S]*))问题：在使用ELK检索日
原创
2018-05-11 10:26:07
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poi做多行合并，一定需要先绘制单元格，然后写入数据，最后合并，不然各种坑啊。 合并单元格所使用的方法： sheet.addMergedRegion( CellRangeAddress cellRangeAddress ); CellRangeAddress 对象的构造方法需要传入合并单元格的首行、
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2017-10-12 15:24:00
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在做一个项目的用户列表的时候，需要将一个用户的多辆车放在一行显示，但是普通查询出来的结果是：Array ( [0] => Array ( [id] => 29 [user_id] => 1 [car_n
原创
2022-07-05 13:03:07
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在logstash的输出中，每行日志开头都会加上timestamp. ，对于mysql的slowlog和tomcat log多行输出格式，就显得画蛇添足了，可读性很差，如：因此需要使用logstash的 multiline 多行合并功能在logstash的配置文件中加入过滤规则：filter {
#slowlog每一段完整的日志都是以"#&nb
原创
2016-12-22 16:18:37
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# Python多行合并
在Python编程中，有时候我们需要将多行文本合并为单行，或者将单行文本拆分为多行。Python提供了多种方法来实现这些操作，本文将介绍几种常用的方法。
## 1. 使用"+"运算符
在Python中，我们可以使用"+"运算符将多个字符串连接成一个字符串。下面是一个示例：
```python
line1 = "Hello"
line2 = "World"
resu
原创
2023-07-18 05:41:53
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# Spark DataFrame 多行合并的探讨
在数据处理的过程中，尤其是在大数据环境下，如何有效地对数据进行合并和处理是非常重要的。Apache Spark 提供了强大的数据处理能力，其中 DataFrame 是一种不可变的分布式数据集合。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Spark DataFrame 中进行多行合并，并结合示例代码来进行说明。
## 什么是 Spark DataFram
## Hive 多行合并实现流程
### 步骤概览
下面是实现 Hive 多行合并的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 创建一个临时表 |
| 2 | 将需要合并的数据插入到临时表中 |
| 3 | 使用 Hive 的聚合函数来合并数据 |
| 4 | 将合并后的数据插入到最终表中 |
| 5 | 删除临时表 |
### 具体步骤及代码示例
###
原创
2023-10-03 04:14:35
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