目录reduce joinmap join总结本篇文章记录用户访问session分析-数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map joinreduce join普通的join，那么肯定是要走shuffle；那么，所以既然是走shuffle，那么普通的join，就肯定是走的是reduce join。 先将所有相同的key，对应的values，汇聚到一个task中，然后再进行join。 m
定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
目录概述TungstenUDFs和UDAFs查询优化器（Query Optimizer）什么是逻辑计划（Logical Plan）？逻辑计划的几个阶段什么是物理计划（Physical Plan）？whole-stage code generation 概述Spark SQL组件中DataFrame，DataSets跟RDDs相比，会有比较大的性能优势。 （1）DataFrame和DataSet是
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2023-07-14 15:20:47
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目录19：RDD、DataFrame和DataSet的区别20：groupbyKey和reduceBykey的区别21：coalesce和repartition的区别22：说说cache和persist的异同23：连续登陆问题SQL24：SparkStreaming怎么保证精准一次消费 19：RDD、DataFrame和DataSet的区别RDD和DataFrame、Dataset的共性三者均为
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2023-08-18 13:11:00
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## Spark Dataset 转 Map 实现方法
### 表格展示：转换流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个 Spark Session |
| 2 | 从数据源读取数据 |
| 3 | 将 Dataset 转换为 RDD |
| 4 | 将 RDD 转换为 Map |
### 步骤详解及代码示例
1. 创建一个 Spark Session
文章目录一、前言二、创建SparkSession三、DataSet/DataFrame的创建四、DataSet 基础函数五、DataSet 的 Actions 操作六、DataSet 的转化操作七、DataSet 的内置函数八、例子：WordCount 一、前言Spark的发展史可以简单概括为三个阶段，分别为：RDD、DataFrame 和DataSet。在Spark 2.0之前，使用Spark
Spark Dataset DataFrame 操作一、Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理1.1 显示前10条数据1.2 删除所有列的空值和NaN1.3 删除某列的空值和NaN1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的1.5 填充所有空值的列1.6 对指定的列空值填充1.7 查询空值列1.8 查询非空列二、Dataset行列操作和执行计划2.1 常用包...
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2021-06-01 12:14:58
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在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，今天谈谈他们的区别！一 、共性 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。3、三者都会根据spark的内存情况自动缓
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2023-07-14 15:44:38
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1、概述总的来讲，每一个spark驱动程序应用都由一个驱动程序组成，该驱动程序包含一个由用户编写的main方法，该方法会在集群上执行一些并行计算操作。Spark最重要的一个概念是弹性分布式数据集，简称RDD，RDD是一个数据容器，他将分布式在集群上各个节点上的数据抽象为一个数据集，并且RDD能够进行一系列的并行计算操作。可以将RDD理解为一个分布式的List，该List的数据为分布在各个节点上的数
Spark之DataFrame和DataSet 文章目录Spark之DataFrame和DataSetDataFrameDSL 语法创建DataFrame查看DataFrame的Schema信息只查看列数据的6种方式按照“age”分区，查看数据条数增加列withColumn修改列名withColumnRenamedRDD 转换为 DataFrameDataFrame 转换为 RDD转换图DataS
文章目录转换操作简介转换算子举例• ==map、flatMap、distinct==
• ==coalesce 和 repartition==：都是修改RDD分区数 、重分区
• ==randomSplit== :RDD随机分配
• ==glom==:返回每个分区中的数据项
• ==union==:并集
• ==subtrat==：差集
• ==intersection==：交集
• ==map
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2023-09-11 09:58:37
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spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
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2024-01-18 22:48:56
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通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join先看两个源数据表的定义：scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3")df1: org.apache.spark.sql...
原创
2021-06-21 15:57:31
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Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join先看两个源数据表的定义：scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3")df1: org.apache.spark.sql...
原创
2022-01-07 17:52:00
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# Spark SQL 将 Dataset 转换成 Map
在大数据处理和分析中，Apache Spark 是一个十分流行的框架。Spark 提供了强大的数据处理能力，尤其是在处理结构化和半结构化数据时。本篇文章将介绍如何使用 Spark SQL 将 Dataset 转换为 Map，并提供相应的代码示例。我们还将介绍一些应用场景，以帮助您更好地理解这一过程的实际应用。
## 什么是 Datas
