Spark Transformations/Action 算子

算子	介绍
map	一对一转换算子
filter	过滤算子
flatMap	一生成多转换算子，返回数组
mapPartitions	每次处理一个分区的数据，效率高
sample	抽样算子
union	合并算子/可重
intersection	合并算子/无重
distinct	去重算子
groupByKey	聚合操作
reduceByKey	聚合操作/提前做合并
sortByKey	按Key排序
join	rdd join
cogroup	相同的key聚合成集合
cartesian	笛卡尔积
repartition	数据打散

算子	介绍
reduce	相同key数据处理
collect	得到数组
count	记录数
first	取第一个元素
take	取第N个元素
takeSample	采样
takeOrdered	第N个元素，按排序器
saveAsTextFile	保存元素
foreach	遍历

Azkaban各种类型的Job编写 __元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些：command：Linuxshell命令行任务gobblin：通用数据采集工具hadoopJava：运行hadoopMR任务java：原生java任务hive：支持执行hiveSQLpig：pig脚本任务spark：spark任务hdfsToTeradata：把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs：把数据从Te
关于HDP的20道高级运维面试题编织幻境的妖运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述：Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用Java语言编写，用于存储和处理大规模数据集。它广义
【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理音乐学家方大刚 Scala Hadoop hadoop scala spark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语
Spark面试整理-Spark是什么？不务正业的猿面试 Spark spark 大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点：速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
Spark Q&A 耐心的农夫2020
Q:在读取文件的时候，如何忽略空gzip文件?A:从Spark2.1开始，你可以通过启用spark.sql.files.ignoreCorruptFiles选项来忽略损毁的文件。可以将下面的选项添加到你的spark-submit或者pyspark命令中。--confspark.sql.files.ignoreCorruptFiles=true另外spark支持的选项可以通过在spark-shell
linux安装单机版spark3.5.0 爱上雪茄大数据 JAVA知识 spark 大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
Spark的数据结构——RDD bluedraam_pp Spark spark 数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西，它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域，大数据都是分割成若干个部分，放到多个服务器上，这样就能做到多线程的处理数据，这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着，可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit：作用在
大数据开发（Spark面试真题-卷一） Key-Key 大数据 spark 面试
大数据开发（Spark面试真题）1、什么是SparkStreaming？简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么，以及为什么shuffle操作开销较大？4、请解释一下Spark中的RDD持久化（Caching）是什么以及为什么要使用持久化？5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台 weixin_34071713 大数据数据库爬虫
摘要：在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上，阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台，并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介：李伟（花名：沐远），阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域，具有6年分布式开发经验，先后研发Spark及自主研发内存计算，目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
lightGBM专题4:pyspark平台下lightgbm模型保存 I_belong_to_jesus 大数据
之前的文章（pysparklightGBM1和pysparklightGBM2）介绍了pyspark下lightGBM算法的实现，本文将重点介绍下如何保存训练好的模型，直接上代码：frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer#配置spark,创建SparkSession对象spark=Spark
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Spark从入门到精通29:Spark SQL：工作原理剖析以及性能优化勇于自信
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Spark常见问题汇总 midNightParis spark spark
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【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据方大刚233 Hadoop Scala hadoop spark clickhouse
读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="
Spark-sql Adaptive Execution动态调整分区数量，调整输出文件数不想起的昵称 hive spark hive 数据仓库
背景：在数仓任务中，经常要解决小文件的问题。有时间为了解决小文件问题，我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小，但是随着时间的推移，数据量越来越大，当初设置的参数就不合适了，那有没有一个可以自我伸缩的参数呢？看看这个参数如何运用：我们的spark-sql版本：[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__
hive join中出现的数据暴增（数据重复）不想起的昵称 hive 大数据 hadoop hive
什么是join过程中导致的数据暴增？例如：给左表的每个用户打上是否是新用户的标签，左表的用户数为100，但是关联右表之后，得到的用户数为200甚至更多什么原因导致的数据暴增呢？我们来看一下案例：spark-sql>withtest1as>(select'10001'asuid,'xiaomi'asqid>unionall>select'10002'asuid,'huawei'asqid>union
hive四种常见的join 不想起的昵称 hive 大数据 hadoop hdfs hive
1.左连接leftjoinspark-sql>withtest1as(>select1asuser_id,'xiaoming'asname>unionall>select2asuser_id,'xiaolan'asname>unionall>select3asuser_id,'xiaoxin'asname>),>>test2as(>select1asuser_id,19asage>unionall
Spark整合hive（保姆级教程）万家林 spark hive spark hadoop
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在 Spark 数据导入中的一些实践细节 NebulaGraph
best-practices-import-data-spark-nebula-graph本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写1.前言图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化，逐渐体现出了性能上的瓶颈：单机不足以支持更大的图谱。然而，从性能上来看，Neo4j的原生图存储有着不可替代的性能优势，这一点是之前调研的JanusGraph、Dgraph等都难以逾越的鸿沟。即使JanusGraph在OLAP上面非常
Spark开发_简单DataFrame判空赋值逻辑 Matrix70 Spark开发_工作 spark 大数据分布式
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Spark SQL编程指南 <>= spark
SparkSQL编程指南SparkSQL是用于结构化数据处理的一个模块。同SparkRDD不同地方在于SparkSQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如:数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和SparkSQL进行交互，例如DatasetAPI和SQL等，这两种API可以混合使用。SparkSQL的一个用途是执行SQL查询。
Pandas将单列XML格式数据转化为字典再拆分成多列列表拆分成多列 aoyi1337 python
单列XML扩展成多列遇到了个需求是需要把XML格式的数据拆分成多列的一个需求，本来需要使用spark进行处理的，但是没想到什么优雅的解决方案，所以打算先使用pandas找找感觉。样例数据如下所示。df=pd.DataFrame([{"uid":1,"detail":'家电无失败'},{"uid":2,"detail":'无失败'},{"uid":3,"detail":'1337点卡成功'}])然后
航班数据预测与分析林坰大数据 spark 航班数据分析杜艳辉
流程：数据来源：数据集预览（原始数据500w行，使用excel打不开，因此使用notepad++打开）：。。。数据清洗：数据存储到HDFS：使用pyspark对数据进行分析：//数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc)airpo
再聊阴影裁剪与高性能视锥剔除 unity
【USparkle专栏】如果你深怀绝技，爱“搞点研究”，乐于分享也博采众长，我们期待你的加入，让智慧的火花碰撞交织，让知识的传递生生不息！一、实际需求因为项目的树与草都采用ComputeShader剔除的GPUInstance绘制，所以需要自己实现阴影投递物的裁剪方法。也就是每一帧具体让哪些物体绘制ShadowMap。该计算的精确性会很影响树（有大量顶点又需要用AlphaTest镂空）的渲染性能。
spark为什么比mapreduce快？后端
spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
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Spring中事务管理浅谈 By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理拿一个XML举例 [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
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Spark Transformations/Action 算子

Transformations 算子

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