在Spark Dataframe中实现窗口的重叠分区 - 腾讯云开发者社区

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【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用

【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用何时创建用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定：若可以接受一定的数据丢失

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spark、hive中窗口函数实现原理复盘

窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 ?...','; 在该表中插入以下数据： ?...~~~~ 下面，我们来盘一盘window Funtion的实现原理二、window 实现原理在分析原理之前，先简单过一下window Funtion的使用范式： select row_number...window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数，spark支持三中类型的窗口函数：聚合函数（aggregate functions）排序函数（Ranking functions...() 两个函数对应的窗口是相同的（partition by id order by rank），因此，这两个函数可以在一次shuffle中完成。

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Spark基础全解析

分区分区代表同一个RDD包含的数据被存储在系统的不同节点中。逻辑上，我们可以认为RDD是一个大的数组。数组中的每个元素代表一个分区（Partition）。...在物理存储中，每个分区指向一个存放在内存或者硬盘中的数据块（Block），而这些数据块是独立的，它们可以被存放在系统中的不同节点。 ? RDD中的每个分区存有它在该RDD中的index。...Spark程序运行时，Spark SQL中的查询优化器会对语句进行分析，并生成优化过的RDD在底层执行。对于错误检测而言，RDD和DataSet都是类型安全的，而DataFrame并不是类型安全的。...Structured Streaming是基于Spark SQL引擎实现的，依靠Structured Streaming，在开发者眼里，流数据和静态数据没有区别。...而且，DataFrame API是在Spark SQL的引擎上执行的，Spark SQL有非常多的优化功能。

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Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...数据写入到hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...注意：一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在

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GeoSpark 整体介绍

readToGeometryRDD SpatialRDD buildIndex JavaRDD GeoSparkSQLRegistrator GeoSparkVizRegistrator Adapter //在DataFrame...spatialPartitionedRDD保存的是rawSpatialRDD分区后的RDD SpatialPartitioner //集成自Spark中的Partitioner方法 Geospark就开始调用...Spark要分成多少区，第二个函数是将对象与分区ID对应起来。...GeoSpark 实现了三种分区策略，分别为 0.3 并行计算 1....GeoSpark计算框架及逻辑 6.1 GeoSpark如何利用分布式实现高效查询要想利用Spark，需要将自己的类型转换为RDD, SpatialRDD 是泛型，泛型要求类型是Geometry的子类

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Spark RDD(DataFrame) 写入到HIVE的代码实现

在实际工作中，经常会遇到这样的场景，想将计算得到的结果存储起来，而在Spark中，正常计算结果就是RDD。而将RDD要实现注入到HIVE表中，是需要进行转化的。...关键的步骤，是将RDD转化为一个SchemaRDD，正常实现方式是定义一个case class. 然后，关键转化代码就两行。...data.toDF().registerTempTable("table1") sql("create table XXX as select * from table1") 而这里面，SQL语句是可以修改的，...如写到某个分区，新建个表，选取其中几列等。...实现效果如图所示：运行完成之后，可以进入HIVE查看效果，如表的字段，表的记录个数等。完胜。

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大数据技术之_27_电商平台数据分析项目_02_预备知识 + Scala + Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + Java 对象池

在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同的节点上。...由于与 R 和 Pandas 中的 DataFrame 类似， Spark DataFrame 很好地继承了传统单机数据分析的开放和体验。 ? ...在合并两个分区聚合结果的时候会被用到, 类似于 reduceByKey // 这里要注意该方法没有返回值，在实现的时候是把 buffer2 合并到 buffer1 中去，你需要实现这个合并细节 ...开窗用于为行定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 ...假设有 6 个分区，高阶消费者的话会在 Spark 集群的 Worker 上启动 Receiver，有 6 个分区则会用 6 个线程去读取分区数据，这是在一个 Worker 的一个 Receiver中有

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spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...首先说下什么是schema，其实这跟通俗来讲，与我们传统数据表字段的名称是一个意思。明白了这个，我们在继续往下看。...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet

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在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

本文介绍 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种不同方法。...= 'Emma'), 'name_match'] = 'Mismatch' print (df) 查询结果如下：在原始DataFrame列上应用 IF 条件上面的案例中，我们学习了如何在新增列中应用...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。

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在 Spark 中实现单例模式的技巧

单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如问题1、问题2和问题3。这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...这个部分涉及到 Spark 底层原理，很难堂堂正正地解决，只能采取取巧的办法。不能再 executors 使用类，那么我们可以用对象嘛。

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滑动窗口在算法中的应用

在这篇文章中，我们将通过几个经典的 LeetCode 题目，使用 Java 语言来详细讲解滑动窗口的应用。...例题1：找到字符串中的所有异位词题目背景：朋友小明在编程比赛中遇到了一个问题：如何在一个长字符串中找到所有与目标字符串异位的子串？我们需要通过滑动窗口找到所有这些位置。...题目描述：在一排树中，第 i 棵树上有 tree[i] 型号的水果。你可以选择两个篮子，每个篮子只能装一种型号的水果。你需要找到可以采摘的水果的最大数量。...如果窗口的大小超过 k + maxCount，说明需要缩小窗口。时间复杂度为 O(n)，因为我们只对每个字符遍历一次。总结滑动窗口在处理连续子数组或子字符串问题时展现了极大的灵活性。...通过维护一个动态窗口，滑动窗口不仅能够帮助我们有效解决问题，还可以极大地优化时间复杂度。在这些例子中，我们用 Java 语言展示了滑动窗口在寻找异位词、最大水果采摘量、以及字符替换中的应用。

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PageRank算法在spark上的简单实现

一、实验环境 spark 1.5.0 二、PageRank算法简介（摘自《Spark快速大数据分析》） PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例...在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面（有直接链接的页面）发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。...算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始，然后在每次迭代中不断更新ranks变量。...在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出...（4）在循环体中，我们在reduceByKey()后使用mapValues()；因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了，这样一来，下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效

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spark中distinct是如何实现的？

3.3 解释我们从源码中可以看到，distinct去重主要实现逻辑是 map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map...的reduce操作，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。}...，最后再同过map把去重后的元素挑出来。 A4 测试代码 import org.apache.spark....reduceByKey故其可以重设定partition数,这里设定4 rdd.distinct(4).foreach(println) //这里执行时，每次结果不同，分区在4以内，每个分区处理的元素也不定...解释：这里仅供理解，在实际运行中，分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机，所以每次运行结果会不同。

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SQL、Pandas、Spark：窗口函数的3种实现

导读窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。...01 窗口函数介绍在分析上述需求之前，首先对窗口函数进行介绍。何为窗口函数呢？既然窗口函数这个名字源于数据库，那么我们就援引其在数据库中的定义。...应该讲，Spark.sql组件几乎是完全对标SQL语法的实现，这在窗口函数中也例外，包括over以及paritionBy、orderBy和rowsbetween等关键字的使用上。...注：在使用Spark窗口函数前，首先需要求引入窗口函数类Window。...总体来看，SQL和Spark实现窗口函数的方式和语法更为接近，而Pandas虽然拥有丰富的API，但对于具体窗口函数功能的实现上却不尽统一，而需灵活调用相应的函数。

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在 Doris 中，如何实现数据的自动分区和手动分区？

在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...哈希分区（Hash Partitioning）哈希分区是根据某个列的哈希值来划分数据。这种方式可以均匀分布数据，适用于需要均衡负载的场景。...这种方式提供了更大的灵活性，但需要用户自己维护分区的逻辑。1. 创建手动分区手动分区可以通过 ALTER TABLE 语句来添加或删除分区。...自动分区提供了便捷的分区策略，而手动分区则提供了更高的灵活性。根据具体的业务需求选择合适的分区方式，可以显著提升系统的性能和可维护性。

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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...交互式分析系统的一个关键要求是快速的查询响应。而这并不是很多诸如 Spark 和 BigQuery 的大数据系统的设计核心，所以很多场景下，交互式分析查询通过关系型或者 NoSQL 数据库来实现。...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少总结总结一下

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（2）sparkstreaming滚动窗口和滑动窗口演示

一、滚动窗口（Tumbling Windows）滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。...图片在sparkstreaming中，滚动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔相等，如：.window(Seconds...(10),Seconds(10)) 10秒的窗口大小和10秒的滑动大小，不存在重叠部分package com.examples;import com.pojo.WaterSensor;import org.apache.spark.SparkConf...3分钟的时间窗口和3分钟的滑动大小，运行结果可以看出数据没有出现重叠，实现了滚动窗口的效果：图片二、滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。...图片在sparkstreaming中，滑动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔不相等，如：.window(Seconds

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在IDEA中编写Spark的WordCount程序

1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）：可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?

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【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？

如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。

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滑动窗口模式在 TPS 限制中的应用

引言在我们构建和优化高并发系统时，往往会遇到需要对服务的请求数进行限制的需求。这是因为无论服务多么强大，其处理能力总是有限的。超出处理能力的请求可能会导致服务过载，进而影响到整个系统的稳定性。...在这篇文章中，我们将探讨滑动窗口模式，了解它的工作原理，以及如何在 Go Web 服务中实现滑动窗口模式的 TPS 限制。什么是滑动窗口模式？...在固定窗口模式中，窗口的更换可能导致突然大量的请求得到处理，进而导致服务压力的突然增加。而滑动窗口模式通过持续滑动的窗口，可以避免这种情况，实现更平滑的请求控制。...如何实现滑动窗口模式的 TPS 限制？实现滑动窗口模式的关键在于如何记录和计算每个时间窗口的请求数量。常见的方法是使用一个队列来记录每个请求的时间戳，队列的长度就代表了窗口内的请求数量。...，它可以保证服务在处理请求时的平稳性，避免因为窗口切换导致的服务压力突然增加。

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