Apache Spark: count vs head(1).isEmpty - 腾讯云开发者社区

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Spark 系列教程（1）Word Count

Spark 在 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMP 实验室，2010 年开源，2014 年 2月成为 Apache 顶级项目。...本文是 Spark 系列教程的第一篇，通过大数据领域中的 "Hello World" -- Word Count 示例带领大家快速上手 Spark。...前提条件本文中会使用 spark-shell 来演示 Word Count 示例的执行过程。...本地安装 Spark 下载并解压安装包从 [Spark 官网] (http://spark.apache.org/downloads.html) 下载安装包，选择最新的预编译版本即可，然后将安装包解压到本地电脑的任意目录...version 3.1.2 /_/ Using Scala version 2.12.10, OpenJDK 64-Bit Server VM, 1.8.0_302 Branch HEAD

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count(*) VS limit 1 ，效率评测！

❞ 就是是否存在两种SQL的写法: count() SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 limit 1 SELECT 1 FROM table...count(*): ? limit 1: ? 这轮下来limit 1 占据了上风的感觉。第4轮测评 ok,继续第4轮的测评，再插入10万条吧,毕竟一次6分钟。 ? count(*) ?...limit 1 ? 现在越来越倾向于limit 1了。测试继续。第5轮测试继续插入10万条数据。 ? count(*) ? limit 1 ? 第6轮测试再插入20万条数据。 ?...count(*) ? limit 1 ? image 都到这了，也不能偷懒，继续测。第7轮测试再插入20万条数据。 ? count(*) ? limit 1 ? 效果更加明显了，继续吧，那就。...count(*) ? limit 1 ? 第9轮测试最后一轮了，再插入10万条数据。 ? count(*) ? limit 1 ?

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Apache Flink vs Apache Spark：数据处理的详细比较

导读深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。...大纲 Apache Flink和Apache Spark简介关键特性比较性能基准和可扩展性针对特定用例选择正确工具的建议结论 Apache Flink 和 Apache Spark 简介...关键特性比较 Apache Flink和Apache Spark在很多方面都有所不同：处理模型： Apache Flink：主要专注于实时流处理，Flink以低延迟高效处理大量数据。...Apache Spark：最初是为批处理而设计的，后来Spark引入了微批处理模型来处理流数据。虽然它可以处理流式数据，但在延迟方面的性能普遍高于Flink。...Spark虽然也支持YARN和Kubernetes，但在独立模式下可能有一些限制。结论：总之，Apache Flink和Apache Spark都是强大的数据处理框架，各有千秋。

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面试 | 你真的了解count(*)和count(1)嘛？

本文基于spark 3.2 先给结论，在spark sql中count(*)不管在运行效率方面，还是在最终展示结果方面都等同于count(1)。...虽然是我在给大家出作业题，这篇也算是我自己给自己交的一个作业吧本文大纲 1、案例展示 2、为啥count(*)==count(1) 源码分析 3、spark sql count函数详解（count函数的代码虽然简单...也就是说，在spark sql中count(*)==count(1)。...import org.apache.spark.sql.catalyst.dsl.expressions._ import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions...{COUNT, TreePattern} import org.apache.spark.sql.internal.SQLConf import org.apache.spark.sql.types._

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org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: `traintext`.`train`; line 1 pos 14;

:42) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1.apply(CheckAnalysis.scala...:71) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$$anonfun$checkAnalysis$1.apply(CheckAnalysis.scala...$$anonfun$foreachUp$1.apply(TreeNode.scala:127) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode$$anonfun...$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:187) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala...database=args.apply(0) val table=args.apply(1) val spark = SparkSession

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Spark 机器学习中的线性代数库

(List(IndexedRow(0L, dataVectors.head), IndexedRow(1L, dataVectors(1)), IndexedRow(1L, dataVectors...=", distIdxMat1.distinct().count()) // 3 8....{Level, Logger} import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed....{CoordinateMatrix, IndexedRow, MatrixEntry, RowMatrix} import org.apache.spark.mllib.linalg....= spark.sparkContext.parallelize(List(IndexedRow(0L, dataVectors.head), IndexedRow(1L, dataVectors

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spark streaming窗口聚合操作后如何管理offset

package bigdata.spark.SparkStreaming.kafka010 import java.util.Properties import org.apache.kafka.clients.consumer...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.kafka010._ import org.apache.spark.streaming...{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark....rdd.isEmpty()){ val offsetRanges = A.get("rdd1").get//.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges...println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}") } println(rdd.count

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日志分析实战之清洗日志小实例1：使用spark&Scala分析Apache日志

问题导读 1.如何进入spark shell？ 2.spark shell中如何加载外部文件？ 3.spark中读取文件后做了哪些操作？ about云日志分析，那么过滤清洗日志。该如何实现。...(TextInputFormat.java:67) at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD$$anon$1....textFile.count ? [Bash shell] 纯文本查看复制代码 ? textFile.first 输出如下内容 [Bash shell] 纯文本查看复制代码 ?...missing tasks from ResultStage 1 (file:///data/spark/README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console...0.161753 s res1: String = # Apache Spark

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大数据入门与实战-PySpark的使用教程

1 PySpark简介 Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。..., 'java', 'hadoop', 'spark', 'akka', 'spark vs hadoop', 'pyspark', 'pyspark and spark'] 3.3 foreach(func...= words.foreach(f) 执行spark-submit foreach.py，然后输出： scala java hadoop spark akka spark vs hadoop pyspark...spark-submit filter.py: Fitered RDD -> ['spark', 'spark vs hadoop', 'pyspark', 'pyspark and spark'] 3.5...Key value pair -> [('scala', 1), ('java', 1), ('hadoop', 1), ('spark', 1), ('akka', 1), ('spark vs hadoop

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大数据框架—Flink与Beam

mapreduce 2 spark 1 vs 1 welcome 1 [root@study-01 /usr/local/flink-1.4.2]# ---- Beam概述 Google的新老三驾马车：...]# more counts* # 查看结果文件 :::::::::::::: counts-00000-of-00003 :::::::::::::: welcome: 1 spark: 1 :::...vs: 1 [root@study-01 /usr/local/src/word-count-beam]# 如果需要指定其他的runner则可以使用--runner参数进行指定，例如我要指定runner...-00003 :::::::::::::: spark: 1 :::::::::::::: counts-00001-of-00003 :::::::::::::: welcome: 1 hello:...1 mapreduce: 2 :::::::::::::: counts-00002-of-00003 :::::::::::::: vs: 1 hdfs: 2 hadoop: 4 [root@study

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Apache Beam WordCount编程实战及源码解读

1.Apache Beam编程实战–前言，Apache Beam的特点与关键概念。 Apache Beam 于2017年1月10日成为Apache新的顶级项目。...方便：支持多个pipelines环境运行，包括：Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, 和 Google Cloud Dataflow。...Apache Beam Pipeline Runners(Beam的执行器/执行者们)，支持Apache Apex，Apache Flink，Apache Spark，Google Cloud Dataflow...2.1.源码解析-Apache Beam 数据流处理原理解析：关键步骤：创建Pipeline 将转换应用于Pipeline 读取输入文件应用ParDo转换应用SDK提供的转换（例如：Count）...; import org.apache.beam.sdk.transforms.Count; import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn; import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements

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SparkStreaming编程实现

{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming....{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming...._.isEmpty).map(item=>(item, 1)) val hottestDStream: DStream[(String, Int)] = searchPair.reduceByKeyAndWindow...{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming..._.isEmpty).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) //插入当前批次计算出来的数据结果 curr_batch_result.foreachPartition

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2021年大数据Spark（四十一）：SparkStreaming实战案例六自定义输出 foreachRDD

import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream....{DStream, ReceiverInputDStream} import org.apache.spark.streaming....{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark....rdd.isEmpty()){ //-1.输出到控制台 rdd.foreach(println) //-2.输出到HDFS rdd.coalesce... val count: Int = t._2 ps.setTimestamp(1,new Timestamp(time.milliseconds) )

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spark streaming窗口及聚合操作后如何管理offset

package bigdata.spark.SparkStreaming.kafka010 import java.util.Properties import org.apache.kafka.clients.consumer...org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.streaming.kafka010...._import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}import org.apache.spark....rdd.isEmpty()){ val offsetRanges = A.get("rdd1").get//.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges...println(s"${o.topic} ${o.partition} ${o.fromOffset} ${o.untilOffset}") } println(rdd.count

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spark作业12

package home.one import java.util import org.apache.kafka.common.TopicPartition import org.apache.spark.streaming.kafka010...{Level, Logger} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStream...import org.apache.spark.streaming.kafka010._ import org.apache.spark.streaming....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.graphx.

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英雄惜英雄-当Spark遇上Zeppelin之实战案例

到目前为止，Apache Spark 已经支持三种集群管理器类型（Standalone，Apache Mesos 和 Hadoop YARN ）。...%sql select age, count(1) from bank where age < ${maxAge=30} group by age order by age 如果希望看到有一定婚姻状况的年龄分布...，并添加组合框来选择婚姻状况：%sql select age, count(1) from bank where marital="${marital=single,single|divorced|married...Spark on Zepplin读取流数据我们可以参考官网中，读取Twitter实时流的案例： import org.apache.spark.streaming._ import org.apache.spark.streaming.twitter...import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.storage.StorageLevel import

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Spark 如何使用累加器Accumulator

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2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

.StringUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming....{DoubleType, LongType} import org.apache.spark.sql....batchDF.isEmpty) { batchDF.coalesce(1).show(20, truncate = false) } }) ....StringUtils import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.streaming....{DoubleType, LongType} import org.apache.spark.sql.

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利用Spark MLIB实现电影推荐

import scala.io.Source import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import...org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.rdd._ import org.apache.spark.mllib.recommendation...(_._2.user).distinct.count val numMovies = ratings.map(_._2.product).distinct.count println("...(x => x._1 >= 8).values.persist val numTraining = training.count val numValidation = validation.count...case Some(r) => Iterator(r) case None => Iterator.empty } } if (ratings.isEmpty

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基于大数据技术的开源在线教育项目

import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.sql.SparkSession object DwdMemberController { def main(args: Array[String...import org.apache.spark.sql.SparkSession object DwsMemberController { def main(args: Array[String...import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.sql.SparkSession object DwdMemberController { def main(args: Array[String

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