centos 7.2 spark 2.3.3 scala 2.11.11 java 1.8.0_202-easpark-shell中为scala语法格式 1.distinct 去重val c = sc.parallerlize(List("Gnu","Cat","Rat","Dog",
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2023-07-28 12:18:32
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spark体系除其spark core外，还有spark streaming实时计算、spark SQL结构化数据、MLib机器学习、GraphX图计算四大组件。其中spark streaming用对数据按时间分片的方式，来实现近似的流计算，我们在项目中用来对日志数据进行处理。问题场景由于客观原因，后台系统在记录的日志中有重复数据，重复数据的生成时间一般间隔在1s之内，在spark对日志数据进行消
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2023-07-11 10:43:59
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Spark RDD编程初级实践(一）任务描述本关任务：编写Spark独立应用程序实现数据去重。 相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：RDD的创建；RDD的转换操作；RDD的行动操作。 RDD的创建使用textFile()方法从本地文件系统中加载数据创建RDD，示例如下：
val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.txt")
执
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2023-08-10 12:34:46
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# Spark去重实现方法
## 简介
在大数据处理中，许多情况下需要对数据进行去重操作。Spark是一款强大的大数据处理框架，提供了多种方式来实现去重操作。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，教你如何使用Spark进行去重。
## 整体流程
下面是使用Spark进行去重的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 加载数据 | 从数据源中加载数据到Spark数
原创
2023-10-10 06:29:26
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※ 转换算子1. distinct：去除重复数据val value: RDD[Int] = rdd.distinct()去重的原理：map(x => (x, null)).reduceByKey((x, _) => x, numPartitions).map(_._1)2. coalesce：缩减分区，默认不会打乱数据的分区组合，可能会导致数据倾斜，所以可以进行shuffle处理。当然
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2023-08-30 22:25:31
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一、场景描述：二、常用方法1.优化sql2.借助第三方存储3.bitmap三、原理分析四、案例实战五、总结 一、场景描述： 小强作为一名数据工程师，给予hadoop生态，经常会接到类似uv的去重统计。对于这种需求，一般的数据工程师撸起袖子直接干！一般情况下不会有问题。某一天，你公司突然业务发展发展起来，数据量慢慢暴涨，你会突然发现之前的count distinct去重经常oom或是龟速出数据。上
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2023-08-10 12:34:35
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前言我们经常做去重的操作，事实上几种方式可以实现去重，但是结果的理解其实是不一样的，不过在一定程度上这几种也都可以满足我们的需求。参考数据idname1a2b1a1bDistinct去重这个其实是真正的去重，语意上其实就是如果出现一样的结果，则就显示一行 可以作用单行或者多行select distinct id from t;id12或者是select distinct id,name from
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2023-08-29 21:19:51
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# 使用Spark进行GroupBy去重的实现
在数据处理中，`groupby`操作用于将数据根据一个或多个字段分组。而在某些情况下，我们可能需要在分组的基础上进一步去重。本文将向您介绍如何在Spark中实现此操作，并详细说明步骤和代码。
## 流程概述
在使用Spark进行`groupby`去重时，整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 详细描
# Spark 去重失效问题探讨
Apache Spark 是一个强大的集群计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。然而，在处理数据去重时，用户有时会遇到去重失效的问题。本文将探讨这一现象的原因，并提供一些解决方案，最后总结如何有效地使用 Spark 进行数据去重。
## 什么是数据去重？
数据去重是指在数据集中移除重复记录的过程。在数据分析和处理的过程中，重复数据不仅浪费存储空间，还可能导致
# Spark去重效率实现指南
## 1. 介绍
在大数据处理中，数据去重是一个常见的需求。Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以很好地应对大规模数据去重的挑战。本文将介绍如何使用Spark实现高效的去重操作。
## 2. 整体流程
下面是实现Spark去重效率的整体流程，可使用表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 加载数据 | 通过Spar
原创
2023-09-12 18:20:43
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算子练习总结文档发生shuffle的算子：1.去重 distinct/**
* Return a new RDD containing the distinct elements in this RDD.
*/
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope
一，Spark优势特点 作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。1，高效性不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。2，易用性不同于MapReduc
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2023-10-18 21:02:36
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目录一、数据去重1.1实例描述1.2 解题思路1.3 代码展示1.4 运行结果展示 二、数据排序2.1 实例描述2.2 解题思路2.3 代码展示2.4 运行结果展示 三、平均成绩3.1 实例描述3.2 解题思路3.3 代码展示3.4 运行结果展示 四、单表关联4.1 实例描述4.2 解题思路4.3代码展示4.4 运行结果展示一、数据去重 "数据去重"主要是为
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2024-04-11 12:07:08
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# Spark 去重优化实现指南
## 1. 简介
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，可以通过分布式计算来处理大规模数据集。Spark提供了许多优化技术来提高处理效率和性能。本文将指导你如何使用Spark来实现去重优化操作。
## 2. 步骤概述
下面是实现Spark去重优化的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Spark Sessio
原创
2023-08-02 11:30:53
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## Spark数据去重
Apache Spark是一款流行的大数据处理框架，它提供了丰富的功能和工具，用于处理大规模数据集。在实际的数据处理任务中，经常需要对数据进行去重操作，以保证数据的准确性和一致性。本文将介绍如何使用Spark进行数据去重，并提供相应的代码示例。
### Spark数据去重的方法
Spark提供了多种方法用于数据去重，其中包括基于单个列或多个列的去重。下面将分别介绍这
原创
2023-07-20 04:28:57
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# 使用 Spark 进行 bitmap 去重的教程
在大数据处理中，去重是一个常见的需求。我们可以使用 Apache Spark 的 bitmap 来实现高效的去重。接下来，我们将通过一个简洁的流程来教你如何实现 Spark bitmap 去重。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 | 使用的工具/技术 |
|
唠唠如何用spark 去重
原创
2021-07-23 18:28:59
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在Apache Spark中，去重操作通常是为了处理数据中的重复记录，而使用`sortByKey`函数可以对数据进行有序排序，但如何有效利用它来去重呢？在这篇博文中，我将详细探讨这一过程，并结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析与迁移方案进行深入剖析。
## 备份策略
在数据处理过程中，备份是至关重要的一环，我建议使用以下的周期计划与甘特图来管理备份任务：
```mermai
# Spark RDD 去重：理解与实践
在大数据处理领域，Apache Spark 凭借其高效的分布式计算能力成为了流行的选择。而在 Spark 的核心数据结构中，弹性分布式数据集（RDD）是其基础。本文将详细介绍如何利用 RDD 实现数据去重，并给出具体的代码示例，帮助读者理解去重操作的必要性和实现方式。
## 什么是 RDD？
弹性分布式数据集（RDD）是 Spark 的核心数据抽象，
# Spark 去重慢的问题解决指南
在处理大数据时，Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。虽然 Spark 提供了许多强大的功能，但在某些情况下，去重操作可能会变得很慢。本文将帮助你理解如何优化 Spark 去重的性能，提供一套清晰的流程，并给出每一步所需的代码示例。
## 处理流程
我们可以将 Spark 去重的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
