本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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由于在很多股票分析中，需要用到从指定数据集中取的所需的数据，如指定的行、列或者序号位置，这就需要对数据集进行操作。Pandas的DataFrame为我们提供了很多方便的操作方式。下面介绍一下常用的方式。一、获取原始数据下面先用AKShare接口获取股票盈利预测数据并保存到example.xlsx文件，方便后面的各种操作。代码如下：import akshare as ak
import pandas
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2023-07-21 21:54:16
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。
首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。
而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。
不得不赞叹datafram
实现思路第一步获取StreamingContext对象，因为要使用检查点恢复数据，所以不能使用new StreamingContext的方法获取对象，要使用StreamingContext.getOrCreate建立对象创建StreamingContext对象，使用了贷出模式 ——贷出函数的方式来创建从Kafka的生产者端读取数据进行分析读取数据的方式采用Direct方式读取数据处理读取到的数据，
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2023-10-28 07:48:17
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Spark DataFrame学习笔记对于结构性数据，Spark的DataFame是一大利器，Spark的DataFrame相比于RDD来讲做了很多底层的优化，在数据处理上面非常有效。Spark使用了可扩展优化器Catalyst，因为知道每一列数据的具体类型，算子可以单独的在某个列上运作，优化器优化了Spark SQL的很多查询规则，速度对比可以看下网友的测试结果。DataFame的访问大体上有两
val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("
原创
2022-08-01 20:28:58
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# Spark读取CSV到DataFrame
## 1. 流程概述
为了实现"Spark读取CSV到DataFrame"的功能，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块
2. 创建SparkSession对象
3. 使用SparkSession对象读取CSV文件
4. 将CSV数据转换为DataFrame
5. 对DataFrame进行操作和分析
下面将详细解释每一步的具体
原创
2023-08-26 14:07:01
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# 教你如何在 Spark 中读取本地文件并封装成 DataFrame
## 1. 流程图
```mermaid
graph TD;
A(加载本地文件) --> B(创建SparkSession);
B --> C(读取文件并封装成DataFrame);
C --> D(显示DataFrame内容);
```
## 2. 类图
```mermaid
classDia
CSV逗号分隔值（CSV）文件每行都有固定数目的字段，字段间用逗号隔开（在制表符分隔值文件，即TSV文件中用制表符隔开）。记录通常是一行一条，不过也不总是这样，有时也可以跨行。CSV文件和TSV文件有时支持的标准不一致，主要是在处理换行符、转义字符、非ASCII字符、非整数值等方面。CSV原生并不支持嵌套字段，所以需要手动组合和分解特定的字段。与JSON中的字段不一样的是，这里的每条记录都没有相关
加载DataFrame的流程：①.创建SparkSession对象
②.创建DataFrame对象
③.创建视图
④．数据处理1、读取CSV格式的数据加载DataFrame1 val session = SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCreate()
2 // val frame: DataFrame
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2023-07-31 23:48:41
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摘要 PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章
1.reduceByKey(func)功能： 使用 func 函数合并具有相同键的值。示例： val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd = rdd.map((_,1))
pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(p
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2023-07-14 16:41:41
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转载自：https://www.jianshu.com/p/e4c90dc089351、需求背景通过Spark将关系型数据库（以Oracle为例）的表同步的Hive表，要求用Spark建表，有字段注释的也要加上注释。Spark建表，有两种方法：用Spark Sql，在程序里组建表语句，然后用Spark.sql("建表语句")建表，这种方法麻烦的地方在于你要读取Oracle表的详细的表结构信息，且要
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2023-06-30 23:00:49
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复杂高级type的join操作1、只要能返回布尔型结果(True/False)的判断表达式，都可以作为JOIN的关联表达式2、关联操作后的结果表中处理重复列名的三种方法3、spark做JOIN时两个表/DF的通讯机制，三种情况 一、只要能返回布尔型结果(True/False)的判断表达式expr，都可以作为JOIN的关联表达式1、array_contains()函数，两个DF没有两列能使
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2023-07-10 21:09:49
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参考文章：Spark学习之Dataset (DataFrame) 的基础操作Spark创建DataFrame的三种方法一. 有类型操作1.转换类型的操作转换类型的操作主要包含：flatMap、map、mapPartitions、transform、as（1）flatMap方法描述：通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Datasetval d
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2023-05-22 09:42:24
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Spark DataFrame支持所有基本SQL Join类型的操作,如INNER,RIGHT OUTER,LEFT ANTI, LEFT SEMI, CROSS, SELF JOIN. Spark SQL Join操作是宽转换操作,结果数据会重组在网络中,因此当不仔细设计时,会有非常大的性能问题.另外一方面,Spark SQL Join操作默认带更多优化(多亏DataFrame & Da
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2023-08-04 20:27:19
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在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的
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2023-08-31 21:50:54
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Spark已更新至2.x，DataFrame归DataSet管了，因此API也相应统一。本文不再适用2.0.0及以上版本。DataFrame原生支持直接输出到JDBC，但如果目标表有自增字段(比如id)，那么DataFrame就不能直接进行写入了。因为DataFrame.write().jdbc()要求DataFrame的schema与目标表的表结构必须完全一致(甚至字段顺序都要一致)，否则会抛异
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2023-07-14 16:11:22
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Spark DataFrame 使用UDF实现UDAF的一种方法1、Background当我们使用Spark Dataframe的时候常常需要进行group by操作，然后针对这一个group算出一个结果来。即所谓的聚合操作。然而 Spark提供的aggregation函数太少，常常不能满足我们的需要，怎么办呢？Spark 贴心的提供了UDAF（User-defined aggregate fun
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同：DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合1. RDD和DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别左侧的 RDD[Person] 虽然以 Person 为类型参数，但Spark
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2023-07-10 21:10:52
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