如何调试spark dropduplicate和join函数调用？ - 腾讯云开发者社区

Spark pyspark rdd连接函数之join、leftOuterJoin、rightOuterJoin和fullOuterJoin介绍 union用于组合两个rdd的元素，join用于内连接，...而后三个函数(leftOuterJoin，rightOuterJoin，fullOuterJoin)用于类似于SQL的左、右、全连接。...book', 4), ('cat', 12)] >>> pairRDD2.collect() [('cat', 2), ('cup', 5), ('mouse', 4), ('cat', 12)] 2）Join...内连接结果： >>> pairRDD1.join(pairRDD2).collect() [('cat', (2, 2)), ('cat', (2, 12)), ('cat', (5, 2)), ('

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浅谈如何定义和调用Python的函数

函数是python编程核心内容之一，笔者在本文中主要介绍下函数的概念和基础函数相关知识点。函数是什么？有什么作用、定义函数的方法及如何调用函数。函数是可以实现一些特定功能的小方法或是小程序。...使用的时候只要调用这个名字，就可以实现语句组的功能了。...内建函数，如何调用函数 python系统中自带的一些函数就叫做内建函数，比如：dir()、type()等等，不需要我们自己编写。...函数调用的方法虽然没讲解，但以前面的案例中已经使用过了。pow()就是一个内建函数，系统自带的。只要正确使用函数名，并添写好参数就可以使用了。...定义函数需要用到def语句，定义函数也需要注意以下几点： 1、def开头，代表定义函数 2、def和函数名中间要敲一个空格 3、之后是函数名，这个名字用户自己起的，方便自己使用就好 4、函数名后跟圆括号

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大型前端如何分析用户行为和追踪函数调用链

performance: end - start }]); + } // ... } } 当然我们还可以查看该类方式在业务上调用的一些具体情况，诸如：入参和出参的情况，方法执行前后的内存变换...，方法被调用的次数和方法是否出现未知错误等等。...但如果我们直接修改该类方法，那么有可能会破坏该类的原有逻辑和理解，对函数结构造成不可逆的破坏，该函数调用次数也很多，在调用方耦合这部分监听的代码也不友好，后期如果有相似的类方法需要统计耗时，每个函数添加相似片段的代码...也可以收集函数前后的入参argument和出参，并且在这里还可以加入上报等逻辑，来调查函数的使用频率和错误状态。...，这个堆栈可以提供一个 start 和 end 的方法分别放在函数执行前和执行后，一个完整的堆栈可以分析出局部某一部分的类的执行效率，并通过入参来推导和模拟出一次完整的类方法被调用的过程，从而复现问题和提升类方法的性能

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一门语言的作用域和函数调用是如何实现的

前言上次利用 Antlr 重构一版用 Antlr 重构脚本解释器之后便着手新增其他功能，也就是现在看到的支持了作用域以及函数调用。...函数调用的入栈和出栈，保证了函数局部变量在函数退出时销毁。作用域支持，内部作用域可以访问外部作用域的变量。基本的表达式语句，如 i++, !...=,== 这次实现的重点与难点则是作用域与函数调用，实现之后也算是满足了我的好奇心，不过在讲作用域与函数调用之前先来看看一个简单的变量声明与访问语句是如何实现的，这样后续的理解会更加容易。...比如 Java 不允许在子作用域中声明和父作用域中相同的变量，但 JavaScript 却是可以的。有了上面的基础下面我们来看看作用域是如何实现的。...关键代码试下如下图：第四步获取变量的值也是需要访问到 AST 中的字面量节点获取值即可，核心代码如下：函数函数的调用最核心的就是在运行时需要把当前函数中的所有数据入栈，访问完毕后出栈，这样才能实现函数退出后自动释放函数体类的数据

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SparkSql源码成神之路

【福利】进阶内容（不断迭代）：以大家日常工作中遇到的问题或者面试遇到的问题为依据，从源码层面深挖 1、spark datasource v1和v2区别，以及自定义datasource 2、join相关...： join源码分析怎么选择 JOIN 策略从一道面试题来扒一扒join(面试的时候被问到了spark-SQL的广播join，spark-sql join的时候小表小于10M的时候一定会被优化成广播么...调试迭代函数的方法等） 8、复习&作业&count(distinct) 复习总结和作业讲解主要内容： 1、复习、总结、答疑 2、前几次作业详解（RemoveNoopOperators、InferFiltersFromConstraints...主要内容： 1、代码调用流程详解及调试（HashAggregateExec.doExecute()-->ShuffleExchangeExec. doExecute() -->HashAggregateExec.doExecute...（初始化聚合缓冲区agg buffer[UnsafeRow]、处理输入数据及如何与聚合函数udaf配合执行、输出计算结果） 7、总结：读源码的方法、运行阶段的调试技巧这篇文章后面还可能会重写很多遍，因为内容在不断迭代呀

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微信小程序--页面与组件之间如何进行信息传递和函数调用

微信小程序--页面与组件之间如何进行信息传递和函数调用这篇文章我会以我自己开发经验从如下几个角度来讲解相关的内容页面如何向组件传数据组件如何向页面传数据页面如何调用组件内的函数组件如何调用页面内的函数...> 从组件中往页面传入输入只需要在组件中触发对应事件，e.detail就是传过去的数据 this.triggerEvent('listener',{func,tid}); 3.页面如何调用组件内的函数...想要使用组件内的函数，必须为组件配置一个唯一id，这样就可以在页面中通过dom操作选中组件并调用组件中的函数。...("#commentBottom"); this.commentBottom.handleCloseInput(); 4.组件如何调用页面内的函数上面向页面传数据的方式，实际上就是调用了页面中的函数...其次，调用页面内的函数，还可以通过页面栈的方式，组件并不占用页面的栈空间，因此在组件中使用getCurrentPages就可以获得对应页面的数据和方法。

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linux网络编程系列（三）--tcp和udp的基本函数调用过程及如何选择

功能：用来绑定一个端口号和IP地址，使套接口与指定的端口号和IP地址相关联。...1.2.5 listen函数功能：使服务器的这个端口和IP处于监听状态，等待网络中某一客户机的连接请求。如果客户端有连接请求，端口就会接受这个连接。...当accept函数接受一个连接时，会返回一个新的socket标识符，以后的数据传输和读取就要通过这个新的socket编号来处理，原来参数中的socket也可以继续使用，继续监听其它客户机的连接请求。...若返回0，则不是 1.3 tcp客户端编程 1.3.1 connect函数功能：用来请求连接远程服务器，将参数sockfd 的socket 连至参数servaddr 指定的服务器IP和端口号上去。...send()函数多了两个参数，to表示目地机的IP地址和端口号信息，而tolen常常被赋值为sizeof (struct sockaddr)。

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spark | 手把手教你用spark进行数据预处理

今天是spark专题的第七篇文章，我们一起看看spark的数据分析和处理。过滤去重在机器学习和数据分析当中，对于数据的了解和熟悉都是最基础的。...不仅distinct如此，dropDuplicate同样可以限制作用的范围。使用的方法也很简单，我们通过subset这个变量来进行控制，我们传入一个list，表示duplicate的范围。 ?...在这个问题当中，我们要进行的聚合计算就是count和count distinct，这两个也有现成的函数，我们导入就可以直接用了。 ?...这个也有专门的函数，我们直接调用就好： ? monotonically_increasing_id这个方法会生成一个唯一并且递增的id，这样我们就生成了新的id，完成了整个数据的去重过滤。...甚至可以说无论应用场景如何变化，解决问题的方法怎么更新，这些都是不可缺失的部分。

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Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

RDD详解》既然Spark RDD不存储数据，那么它内部是如何读取数据的呢？...而f函数就是对parent RDD的iterator调用了相同的map类函数以执行用户给定的函数。...所以，这是一个逐层嵌套的rdd.iterator方法调用，子RDD调用父RDD的iterator方法并在其结果之上调用Iterator的map函数以执行用户给定的函数，逐层调用直到调用到最初的iterator...flatMap和filter函数稍微复杂些，但本质上一样，都是通过调用self iterator的hasNext和next方法对数据进行遍历和处理。...具体可以查看Spark SQL针对相应的Join SQL的查询计划，以及在之前的文章《Spark SQL如何选择join策略》中，针对目前Spark SQL支持的join方式，任何一种都不要将join语句中涉及的表全部加载到内存

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试用最强Spark IDE--IDEA

/idea.sh进行启动 IDEA初始启动目录如下，IDEA默认情况下并没有安装Scala插件，需要手动进行安装，安装过程并不复杂，下面将演示如何进行安装。...当然了如果需要观察程序运行的详细过程，可以加入断点，使用调试模式根据程序运行过程。...配置打包信息在项目结构界面中选择"Artifacts"，在右边操作界面选择绿色"+"号，选择添加JAR包的"From modules with dependencies"方式，出现如下界面，在该界面中选择主函数入口为...Join：第二步填写该JAR包名称和调整输出内容【注意】的是默认情况下"Output Layout"会附带Scala相关的类包，由于运行环境已经有Scala相关类包，所以在这里去除这些包只保留项目的输出内容.../spark-1.1.0/ 2.3.3 运行查看结果通过如下命令调用打包中的Join方法，运行结果如下： cd /app/hadoop/spark-1.1.0 bin/spark-submit -

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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

那 Spark SQL 具体的实现方式是怎样的？如何进行使用呢？下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式，并通过十步操作实战，轻松拿下 Spark SQL 的使用。...而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...DataSet 及 DataFrame 的创建方式有两种： 1.1 使用 Spark 创建函数进行创建手动定义数据集合，然后通过 Spark 的创建操作函数 createDataset()、createDataFrame...Spark 创建操作函数创建 DataFrame 由于这种方式需要手动定义数据，实际操作中并不常用。...Spark SQL 具体使用和操作 Hive 数据源的方法将在后续的 Hive 专栏中进行介绍。

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Structured Streaming 编程指南

在这个模型中，当有新数据时，Spark负责更新结果表，从而减轻用户的工作。作为例子，我们来看看该模型如何处理 event-time 和延迟的数据。...自 Spark2.2 起，这可以通过调用 mapGroupWithState 和 flatMapGroupWithState 做到。...执行 open、process 和 close 会在 executors 上被调用只有当 open 方法被调用时 writer 才执行所有的初始化。...每当 open 被调用，close 也会被调用（除非 JVM 因为意外退出）。即使 open 返回 false 也是如此。如果在处理和写入数据的时候发生错误，close 会被调用。...of them terminates 监控流式查询有两种 API 用于监控和调试 active queries：以交互方式和异步方式。

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如何应对大数据分析工程师面试Spark考察，看这一篇就够了

可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件，作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道，所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。怎么去准备Spark的面试？...5、Spark是如何容错的？一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。...DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别在于每一行的数据类型和字段类型是否明确。...序列化可以对数据进行压缩减少数据的存储空间和传输速度，但是数据在使用时需要进行反序列化，比较消耗CPU资源。 29、Spark如何提交程序执行？有哪些提交方式？...3.数据不平衡导致内存溢出数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用repartition重新分区。

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CS

丰富的StreamSQL在线分析能力支持Window、Join等聚合函数、地理函数、CEP函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。详细内容请参见《实时流计算服务SQL语法参考》。...StreamingML 提供多种流式机器学习方法对数据进行实时分析与预测，用户仅需编写SQL调用相关函数便可实现数据统计，异常检测，实时聚类，时间序列分析等场景。...支持在线测试SQL作业作业调试功能可以帮助用户校验SQL语句逻辑是否正确，通过用户的样例数据输入（支持手动输入和OBS输入两种方式）结合SQL逻辑快速输出样例结果，确保在作业正式运行时，逻辑处理正确...详细内容请参见调试作业。 9. 支持Flink和Spark自定义作业允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 10....支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 11.

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初识Structured Streaming

如何对这种流式数据进行实时的计算呢？我们需要使用流计算工具，在数据到达的时候就立即对其进行计算。市面上主流的开源流计算工具主要有 Storm, Flink 和 Spark。...一般在Continuous触发模式下使用，用户编写函数实现每一行的处理处理。 5，Console Sink。打印到Driver端控制台，如果日志量大，谨慎使用。一般供调试使用。...输出到内存中，供调试使用。 append mode, complete mode 和 update mode: 这些是流数据输出到sink中的方式，叫做 output mode。...并通过subprocess.Popen调用它异步执行。...一般在Continuous触发模式下使用，用户编写函数实现每一行的处理。 Console Sink。打印到Driver端控制台，如果日志量大，谨慎使用。一般供调试使用。 Memory Sink。

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Hive 到底有什么用？

且若每次统计和分析都开发相应MapReduce程序，成本确实太高。是否可直接将SQL运行在大数据平台？先看如何用MapReduce实现SQL数据分析。...该SQL的MapReduce的计算过程，按MapReduce编程模型 map函数的输入K和V，主要看V V就是左表中每行的数据，如 map函数的输出就是以输入的V作为K，V统一设为...该案例中的map函数调用三个Hive内置函数就完成map计算，且无需reduce。...= u.userid); 该SQL命令也能转化为MapReduce计算，连接过程： join的MapReduce计算过程和group by稍不同，因为join涉及两张表，来自两个文件（夹），所以要在...shuffle后，相同Key被输入到同一reduce函数，就可根据表的标记对Value数据求笛卡尔积，用第一张表的每条记录和第二张表的每条记录连接，输出即join结果。

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王者荣耀大数据运营总结

劣势：前期开发较慢，需要搭建较多的流程和抽象接口。选型 Spark 常用算子：map, filter, flatMap, reduceByKey, join 等。...编程语言 scala，语法简洁，函数式编程。工程部署 Tesla 平台，可视化界面，便捷地增加数据依赖、调度、调参、查看日志。 3. 如何展开诸多数据指标？...先看一下 join 的源码： // join 调用 cogroup，生成 (key, Tuple(list(v1,v2)))，然后再做 flatMap。 ...所以 Spark 的 distinct算子不会导致数据倾斜。 // distinct: 先将RDD 转为 Key-Value RDD，值为 null；然后调用 reduceByKey。 ...调试和运行的过程中，遇到了不少挑战。列举几个关键的节点。入库日志校验和依赖。运行监控。 Spark 任务的调度机制、内存分配，需要考虑多个影响因素。

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Spark 基础面试题

10.RDD共享变量：在应用开发中，一个函数被传递给Spark操作（例如map和reduce），在一个远程集群上运行，它实际上操作的是这个函数用到的所有变量的独立拷贝。这些变量会被拷贝到每一台机器。...广播变量（Broadcast Variables） – 广播变量缓存到各个节点的内存中，而不是每个 Task – 广播变量被创建后，能在集群中运行的任何函数调用 – 广播变量是只读的，不能在被广播后修改...数据不平衡导致内存溢出数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用repartition重新分区。这里就不再累赘了。...13.spark中cache和persist的区别： cache：缓存数据，默认是缓存在内存中，其本质还是调用persist persist:缓存数据，有丰富的数据缓存策略。...适合调试，dirver运行在客户端 4）Spark On Mesos模式。

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通过可视化来了解你的Spark应用程序

在过去，Spark UI一直是用户应用程序调试的帮手。而在最新版本的Spark 1.4中，我们很高兴地宣布，一个新的因素被注入到Spark UI——数据可视化。...可视化的蓝色阴影框对应到Spark操作，即用户调用的代码。每个框中的点代表对应操作下创建的RDDs。操作本身由每个流入的stages划分。通过可视化我们可以发现很多有价值的地方。...在这里，通过缓存和最小化文件读取可以获得更高的性能。 DAG可视化的价值在复杂jobs中体现的尤为明显。比如下图中的ALS计算，它会涉及到大量的map、join、groupByKey操作。 ?...与SparkStreaming的整合在Spark 1.4版本中同样有所实现，这里在下一篇博文中会详细介绍。在不久的将来，Spark UI可以更理解一些更高级别的函数库语义，以提供更多相关细节。...同时，Spark SQL将与Spark Streaming一样获得类似的标签。而在Spark Core中，当用户查看RDD时，类似partitions数量、调用点、缓存率都将会被可视化。

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从零爬着学spark

这篇blog应该算是这本《Spark》的读书笔记了吧。前两章讲了讲spark的功能，主要组成，历史，如何安装，如何初步运行，虽然万事开头难，但这部分纯属娱乐，难的马上就要开始了。...基于分区的操作 Spark提供基于分区的map和foreach操作，让你的部分代码只对RDD的每个分区运行一次，这样可以帮助降低这些操作的代价。这里好像有个mapPartitions()函数。...而在集群上运行Spark应用的过程就是 1）用户通过spark-submit脚本提交应用 2）spark-submit脚本启动驱动器程序，调用用户定义的main()方法。...第八章 Spark优化与调试使用SparkConf来配置Spark 有很多选项可以设置诸如每个执行器的内存，使用的核心个数之类的设置。...还允许自定义数据库的函数，和SQL差不多。最后还能调节Spark SQLd 的性能选项。

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