刘亦菲，彭于晏快进来看看如何在最短时间内理解Spark
（1）Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎计算引擎。这一站式的计算框架，包含了Spark RDD(这也是Spark Core用于离线批处理)、Spark SQL(交互式查询)、Spark Streaming(实时流计算)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)等重要处理组件。
重生之我在CSDN学习spark
SparkSQL的前身是Shark，Shark是伯克利实验室Spark生态环境的组件之一，它修改了内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在Spark引擎上，从而使得SQL查询的速度得到10-100倍的提升。2）在Spark中引入了RDD (Resilient Distributed Data
spark从表中采样（随机选取）一定数量的行
Spark会对表的每个分区进行采样，并根据采样结果计算总体的采样比例，然后从每个分区中选择相应比例的数据。使用一种伪随机函数或随机算法来选择采样的数据。然后，根据指定的采样比例或行数，从随机数序列中选择相应数量的随机数，并返回与这些随机数关联的行。通过使用随机算法和利用分布和分区信息来提供高效的随机
2024.1.30 Spark SQL的高级用法
N preceding : 表示往前的N行, N的取值可以是具体的数据, 也可以是关键词(unbounded(边界))lead(字段, 往后第N行, 默认值): 可以实现将对应的字段的后N行的值和当前行放置到同一行中, 如果没有, 设置为默认值。lag(字段, 往前第N行, 默认值): 可以实现将对
Ubuntu22.04下在Spark2.4.0中采用Local模式配置并启动pyspark
Ubuntu22.04下在Spark2.4.0中采用Local模式配置并启动pyspark（python3.5.2）
Spark中写parquet文件是怎么实现的
的时候得注意不能调整过大，否则会导致OOM，但是如果在最后写文件的时候加入合并小文件的功能（AQE+Rebalance的方式），也可以适当的调整大一点，因为这个时候的Task 不像没有shuffle一样，可能还会涉及到sort以及aggregate等消耗内存的操作，（这个时候就是一个task纯写pa
Spark在降本增效中的一些思考
这也是笔者一直在关注的项目，根据 TPC-H 测试结果显示起码有2倍的性能提升，但是实际效果还是得看SQL的pattern。但是由于目前我们的Spark 是基于 3.5.0的，是比较新的版本，而社区这块的融合还在继续，所以这块今年应该可以行动起来,可以参考。注意： 我们批集群的CPU利用率在60%以
基于Spark协同过滤的农产品个性推荐系统
本系统是一个基于Python技术栈开发的农产品在线交易平台。通过集成了pyspark、hadoop、django、scrapy、vue、element-plus等多个优秀开源框架，实现了全方位的功能覆盖，并采用了协同过滤算法为用户推荐相关农产品。首先，我们使用Scrapy爬虫框架抓取惠农网站上的农产
2024-02-26（Spark，kafka）
1）SparkSQL和Hive都是用在大规模SQL分布式计算的计算框架，均可以运行在YARN上，在企业中被广泛应用。2）SparkSQL的数据抽象为：SchemaRDD（废弃），DataFrame（Python，R，Java，Scala），DataSet（Java，Scala）3）DataFrame
spark的保姆级配置教程
如果报以下错误，就输入conda activate pyspark 激活环境。pip下载pyhive、pyspark、jieba包。该环境搭建spark使用spark-2.4.0版本。一样运用xshell上传文件。解压之后进行重命名，重命名为。在文件后面追加下面的内容。路径根据你自己的修改。
数据仓库与大数据技术的结合
1.背景介绍大数据技术已经成为当今企业和组织中不可或缺的一部分，它为企业提供了大量的数据来源，帮助企业更好地了解市场、客户、产品等，从而提高企业的竞争力。然而，大数据技术的发展也带来了一系列的挑战，如数据的存储、处理、分析等。数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的技术，它的发展也与大数据技
【Spark精讲】SparkSQL的RBO与CBO
Spark SQL的核心是Catalyst查询编译器。SQL优化器：RBO、CBO基于规则的优化器(Rule-Based Optimization,RBO)基于代价的优化器(Cost-Based Optimization,CBO)Outer 类型 Join 中的谓词下推通过 "spark.sql.c
spark withColumn的使用（笔记）
withColumn()：是Apache Spark中用于DataFrame操作的函数之一，它的作用是在DataFrame中添加或替换列，或者对现有列进行转换操作和更新等等。
Spark 基础概念
Spark1. Spark基础概念1.1 Spark概述1.2 Spark 四大特点运行速度快1.3 Spark 框架1.4 Spark 运行模式集群模式1.5 spark-shell1.6 Spark Application程序1.6 Spark Standalone集群模式 介绍Standalo
Spark: a little summary
对于数据分区中的数据记录，Spark 会根据我们前面提到的公式 1 逐条计算记录所属的目标分区 ID，然后把主键（Reduce Task Partition ID，Record Key）和记录的数据值插入到 Map 数据结构中。到此为之，磁盘上存有若干个溢出的临时文件，而内存的 Map 结构中留有部
【Spark原理系列】自定义聚合函数 UserDefinedAggregateFunction 原理用法示例源码分析
`UserDefinedAggregateFunction` 是 Spark SQL 中用于实现用户自定义聚合函数（UDAF）的抽象类。通过继承该类并实现其中的方法，可以创建自定义的聚合函数，并在 Spark SQL 中使用。
Spark3的新特性
Spark3新特性
Spark on YARN部署模式保姆级教程
没有最好的部署模式，具体要根据实际需求进行部署，由于Spark可以和Hadoop部署在一起，相互协作，Hadoop的HDFS，HBase负责数据存储与管理，Spark负责数据的计算，所以本文将详细讲解Spark on YARN模式的部署。这两种模式的选择取决于实际需求和使用环境，例如，学习、调试阶段
Elasticsearch与Hadoop和Spark的整合与大数据处理
1.背景介绍1. 背景介绍Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库构建，具有实时搜索、文本分析、数据聚合等功能。Hadoop是一个开源的分布式存储和分析平台，由Google的MapReduce算法启发，具有高可扩展性和高容错性。Spark是一个快速、高效的大数据处理引
简单使用Spark、Scala完成对天气数据的指标统计
学习Spark和Scala编程可以帮助我们处理大规模数据，进行数据分析。使用Spark和Scala编写程序可以提高数据处理的效率和灵活性，同时还能够充分发挥分布式计算的优势。通过学习这两门技术，我们可以更好地理解数据处理的流程和原理，并且可以应用到实际的数据分析和统计工作中。总而言之，学习Spark
