Spark &Python2.7-复杂数据结构- GroupByKey - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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6 spark入门键值对操作sortByKey、groupByKey、groupBy、cogroup

sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark...().collect()); } } 结果是[(B,[1, 3]), (A,[10, 6]), (C,[5])] GroupBy 和GroupByKey类似，只不过groupByKey是指明了按照...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark...cogroup 这个是groupByKey的升级版，groupByKey是对一个RDD里key相同的value进行组合成一个集合。

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Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作一

一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。下面几个是本文重点要讲的方法。...._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema = new StructType().add("battery_level", LongType...这个case class总共有两个字段：整型(作为device id)和一个字符串(json的数据结构，代表设备的事件) // define a case class case class DeviceData...读入 val parquetDF = spark.read.parquet("file:///opt/jules") ?

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Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作二

本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构，map。现实中的例子是，一个设备的检测事件，二氧化碳的安全你浓度，高温数据等，需要实时产生数据，然后及时的告警处理。...二，如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了，在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...三，再复杂一点在物联网场景里，通畅物联网设备会将很多json 事件数据发给他的收集器。...说白一点，数据格式更复杂。我们下面会有三个map的数据格式：恒温计，摄像机，烟雾报警器。...val nestDF2 = spark // spark session .read /

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Spark UDF1 输入复杂结构

Spark UDF1 输入复杂结构前言在使用Java Spark处理Parquet格式的数据时，难免会遇到struct及其嵌套的格式。...而现有的spark UDF不能直接接收List、类(struct)作为输入参数。本文提供一种Java Spark Udf1 输入复杂结构的解决方法。...UDF1 输入复杂结构。...然后结合文章1的Spark UDF1 输出复杂结构，返回修改后的PersonEntity对象，来说明Spark UDF1能够胜任逻辑处理的工作。...参考文献 1 Spark UDF1 返回复杂结构 https://cloud.tencent.com/developer/article/1674399 2 scala.collection.mutable.WrappedArray

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数据结构（复杂度）

复杂度算法在编写成可执行程序后，运⾏时需要耗费时间资源和空间(内存)资源。因此衡量⼀个算法的好坏，⼀般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度主要衡量⼀个算法的运⾏快慢，⽽空间复杂度主要衡量⼀个算法运⾏所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很⼩。所以对空间复杂度很是在乎。...所以我们如今已经不需要再特别关注⼀个算法的空间复杂度。时间复杂度定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是⼀个函数式T(N)，它定量描述了该算法的运⾏时间。...通过以上⽅法，可以得到 Func1 的时间复杂度为：O(N^2)。时间复杂度案例分析案例一： // 计算Func2的时间复杂度？...空间复杂度不是程序占⽤了多少bytes的空间，因为常规情况每个对象⼤⼩差异不会很⼤，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使⽤⼤O渐进表⽰法。

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数据结构·复杂度

前言：复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，两者是不同维度的，所以比较不会放在一起比较，但是时间复杂度和空间复杂度是用来衡量一个算法是否好坏的标准，时间复杂度用来描述算法运行的时间快慢，空间复杂度用来衡量一个算法所需要的额外空间...最初的计算机时代计算机的存储量很小，所以额外注重空间复杂度，随着发展，计算机的存储已经不是让人担心的点了，所以更为注重时间复杂度。...1 时间复杂度时间复杂度的定义上可以认为使劲按复杂度是一个函数，定量的描述了算法所需要的时间，但是理论上来说，运行的时间是要上机测试才能测试出来的，实际测试就会花很多时间，所以有了时间复杂度这个分析方式分析算法中执行的基本操作的次数...，认定为时间复杂度。...3 空间复杂度时间复杂度可以理解为语句的执行次数，空间复杂度可以理解额外开辟的空间，也是采用的大O渐进表示法。

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数据结构-复杂度

从本期开始,我们将开始数据结构的学习，我会定期将我学习的内容这里上传到博客中，欢迎大家和我一起学习！...一、什么是数据结构和算法 1.1 数据结构数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合...数据结构就是我们成为程序猿的“基础物理”，学习的过程注定是无聊的，各位一定要忍住内心的躁动，认真打代码，总有学成归来的那一刻，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！...二、时间复杂度 2.1时间复杂度的概念时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。...2.3 常见时间复杂度计算举例 // 计算Func2的时间复杂度？

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数据结构——复杂度

这一篇文章我们就开始数据结构知识的学习！数据结构前言数据结构我们学习计算机相关内容的时候，都听说过数据结构，那么什么是数据结构呢？...数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在⼀种或多种特定关系的数据元素的集合。...没有⼀种单⼀的数据结构对所有⽤途都有⽤，所以我们要学各式各样的数据结构，如：线性表、树、图、哈希等。...空间复杂度不是程序占⽤了多少bytes的空间，因为常规情况每个对象大小差异不会很⼤，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使⽤⼤O渐进表⽰法。...,当n的值越来越大时，时间复杂度变化得越来越快，我们当然是希望时间复杂度变化得慢一些，所以我们会通过时间复杂度来优化代码。

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最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件。...()：首选reduceByKey()或aggregateByKey()，而不是groupByKey()，因为前者在打乱数据之前在本地执行部分聚合，从而获得更好的性能。...click"), (2, "share")] # Create an RDD rdd = sc.parallelize(data) # Bad - Shuffling involved due to groupByKey...result_bad = rdd.groupByKey().mapValues(len) # Good - Avoids shuffling by using reduceByKey result_good...然而在某些情况下，shuffle 可能仍然不可避免，特别是对于复杂的操作或处理大型数据集时。在这种情况下，应重点优化而不是完全避免 shuffle 。原文作者：Sushil Kumar

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数据结构——A复杂度

什么是数据结构？数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 2.什么是算法？...4.数据结构和算法书籍及资料推荐 a.刷题《剑指offer》和《程序员代码面试指南》； ...b.做补充C语言版本严蔚敏、CPP殷人昆、看图《大话数据结构》； c.刷完上面的内容，我们童鞋还可以去刷刷 Leetcode。...因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。...2、时间复杂度 2.1 概念时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。

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Spark详解02Job 逻辑执行图Job 逻辑执行图

T 可以是 Scala 里面的基本类型或数据结构，不限于 (K, V)。但如果是 (K, V)，K 不能是 Array 等复杂类型（因为难以在复杂类型上定义 partition 函数）。...比如 map() 是 1:1，而 groupByKey() 逻辑执行图中的 ShuffledRDD 中的每个 partition 依赖于 parent RDD 中所有的 partition，还有更复杂的情况...2) groupByKey(numPartitions) groupByKey.png 上一章已经介绍了 groupByKey 的数据依赖，这里算是温故而知新吧。...因此，Spark 设计了一个非常复杂的算法来解决该问题（算法部分我还没有深究）。...Discussion 至此，我们讨论了如何生成 job 的逻辑执行图，这些图也是 Spark 看似简单的 API 背后的复杂计算逻辑及数据依赖关系。

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Spark Job 逻辑执行图和数据依赖解析

T 可以是 Scala 里面的基本类型或数据结构，不限于 (K, V)。但如果是 (K, V)，K 不能是 Array 等复杂类型（因为难以在复杂类型上定义 partition 函数）。...比如 map() 是 1:1，而 groupByKey() 逻辑执行图中的 ShuffledRDD 中的每个 partition 依赖于 parent RDD 中所有的 partition，还有更复杂的情况...最后为了统一返回值接口，将 value 中的 ArrayBuffer[] 数据结构抽象化成 Iterable[]。...因此，Spark 设计了一个非常复杂的算法来解决该问题（算法部分我还没有深究）。...Discussion 至此，我们讨论了如何生成 job 的逻辑执行图，这些图也是 Spark 看似简单的 API 背后的复杂计算逻辑及数据依赖关系。

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Spark UDF1 返回复杂结构

Spark UDF1 返回复杂结构由java开发UDF1需指定返回值的DataType，spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...基础数据结构类型：BooleanType, IntegerType, ShortType,LongType, FloatType, DoubleType, ByteType, StringType,...).register("boolFilterUdf", BoolFilterUdf.boolFilterUdf, DataTypes.BooleanType); 返回复杂数据结构以返回Map复杂的结构，但不能用于java；文章2给出了scale代码的json格式，返回的数据结构更复杂。基于此，本文从简单到组合，给出可执行的java实现。...参考文献 1 如何使用Spark UDF返回复杂类型 https://mlog.club/article/1574696 2 使用 json定义spark sql schema 代码例子 http:

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Spark面试题汇总及答案（推荐收藏）

框架和生态更为复杂，有RDD，血缘lineage、执行时的有向无环图DAG,stage划分等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优以达到性能要求，mapreduce框架及其生态相对较为简单...应用场景：当spark应用程序特别复杂，从初始的RDD开始到最后整个应用程序完成有很多的步骤，而且整个应用运行时间特别长，这种情况下就比较适合使用checkpoint功能。...原因：对于特别复杂的Spark应用，会出现某个反复使用的RDD，即使之前持久化过但由于节点的故障导致数据丢失了，没有容错机制，所以需要重新计算一次数据。...rdd分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是spark框架上的通用货币。所有算子都是基于rdd来执行的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进行互相转换。...map和reduce两个阶段，复杂的任务需要包含很多个job，这些job之间的管理以来需要开发者自己进行管理； Spark：Spark中一个job可以包含多个转换操作，在调度时可以生成多个stage，而且如果多个

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Spark面试题汇总及答案（推荐收藏）

框架和生态更为复杂，有RDD，血缘lineage、执行时的有向无环图DAG,stage划分等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优以达到性能要求，mapreduce框架及其生态相对较为简单...应用场景：当spark应用程序特别复杂，从初始的RDD开始到最后整个应用程序完成有很多的步骤，而且整个应用运行时间特别长，这种情况下就比较适合使用checkpoint功能。...原因：对于特别复杂的Spark应用，会出现某个反复使用的RDD，即使之前持久化过但由于节点的故障导致数据丢失了，没有容错机制，所以需要重新计算一次数据。...rdd分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是spark框架上的通用货币。所有算子都是基于rdd来执行的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进行互相转换。...map和reduce两个阶段，复杂的任务需要包含很多个job，这些job之间的管理以来需要开发者自己进行管理； Spark：Spark中一个job可以包含多个转换操作，在调度时可以生成多个stage，而且如果多个

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【数据结构】时间复杂度

_謓泽的博客点赞+ 收藏⭐️+ 留言创作时间挺久之前了，不记得了‍️ ✉️ 我们并非登上我们所选择的舞台，演出并非我们所选择的剧本 ---- 学习的重点概述⇢在讲解数据结构之前、我们先来介绍下关于数据结构学习当中的重点目标知识点...说明⇢数据结构的学习方面分为两个方面。 ⒈各种数据结构的定义、特性、适用场景。掌握这些理论基础，你才能知道什么场景下应该使用链表、红黑树、哈希表。 ⒉其次能够使用一种语言熟练的实现这些数据结构。...一般在项目开发当中，我们是不需要自己实现数据结构的、一般成熟的面向对象都有自己的数据结构库、如C++的STL(C++算法当中的库)，Java的集合类。...但是造轮子是一个深度的学习过程，经过这样的学习，你对数据结构的理解就脱胎换骨了，能够更加高效的使用他们。...其次技术进阶的一个必经之路就是学习开源的项目，很多的开源项目都用了很多的数据结构，数据结构不扎实的话就相当于技术进阶的拦路虎。 ✨ who 时间「复杂度」说明⇢算法效率分析分为两种。 ⒈时间效率。

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数据结构---复杂度（2）

1.斐波那契数列的时间复杂度问题每一行分别是2^0---2^1---2^2-----2^3-------------------------------------------2^(n-2) 利用错位相减法...2^n; 2.空间复杂度算法运行占用的额外的空间的一种量度系统自己开辟的空间不属于空间复杂度的范畴，我们自己开辟的空间才属于空间复杂度斐波那契数列的空间复杂度是O(N)，递归开辟函数栈帧，回调的时候函数栈帧继续利用以后才会销毁...，他调用的过程是return fib(n-1)+fib(n-2),他会先调用左边的n-1,,接着调用下一个n-1,他在调用完成以后，回调剩下的n-2的时候和原来使用的栈帧地址是一样的，这样就减少了空间复杂度...,开辟的空间最后都会销毁，空间复杂度计算的是占用空间最多时候的情况； 4.轮转数组带你认识复杂度（1）我们可以使用3次逆置的做法这个做法的时间复杂度是O(N),空间复杂度是O(1);关键是对于节点处的数据下标的控制...，先让左边逆置，再让右边逆置，最后整体进行倒序；（2）调用库函数memcpy 这个做法就是拿空间换时间，需要多开辟数组空间，这个里面的时间，空间复杂度都是O(N);

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【数据结构初阶】复杂度

看其复杂度。复杂度又分为时间复杂度和空间复杂度。一、时间复杂度 1. 时间复杂度的概念在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。...二、空间复杂度 1. 空间复杂度的概念空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没有太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则与时间复杂度相似，也是用大O渐进表示法。...常见空间复杂度计算举例实例1： // 计算BubbleSort的空间复杂度？...空间复杂度为O（N）。三、常见复杂度对比完

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数据结构——时间复杂度

前言：当谈到数据结构和算法时，时间复杂度是一个至关重要的概念。时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的度量，它指示了算法的效率和性能。...在本篇博客中，我们将深入探讨时间复杂度的相关知识，并结合C语言给出一些代码示例来帮助读者更好地理解这一概念。 1. 什么是时间复杂度？...时间复杂度的分类在数据结构和算法中，我们通常会遇到以下几种常见的时间复杂度： O(1)：常数时间复杂度，表示算法的执行时间不随输入规模的增长而变化，是最理想的情况。...O(n log n)：线性对数时间复杂度，通常出现在快速排序、归并排序等分治算法中。 O(n^2)：平方时间复杂度，通常出现在嵌套循环的算法中。 O(2^n)：指数时间复杂度，通常出现在递归算法中。...时间复杂度的计算方法在分析算法的时间复杂度时，我们通常关注算法中执行次数最多的那部分代码（代码的核心部分）。通过分析算法中基本操作的执行次数，并根据输入规模的增长情况确定时间复杂度。

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一篇并不起眼的Spark面试题

框架和生态更为复杂，有RDD，血缘lineage、执行时的有向无环图DAG,stage划分等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优以达到性能要求，mapreduce框架及其生态相对较为简单...应用场景：当spark应用程序特别复杂，从初始的RDD开始到最后整个应用程序完成有很多的步骤，而且整个应用运行时间特别长，这种情况下就比较适合使用checkpoint功能。...原因：对于特别复杂的Spark应用，会出现某个反复使用的RDD，即使之前持久化过但由于节点的故障导致数据丢失了，没有容错机制，所以需要重新计算一次数据。...rdd分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是spark框架上的通用货币。所有算子都是基于rdd来执行的，不同的场景会有不同的rdd实现类，但是都可以进行互相转换。...map和reduce两个阶段，复杂的任务需要包含很多个job，这些job之间的管理以来需要开发者自己进行管理； Spark：Spark中一个job可以包含多个转换操作，在调度时可以生成多个stage，而且如果多个

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