Spark flatMapToPair vs [filter + mapToPair] - 腾讯云开发者社区

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【Spark篇】---Spark中Transformations转换算子

hover {text-decoration: none; color: black; background: #eeeee0; --> 二、常用Transformation算子假设数据集为此： 1、filter...; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; /** * filter * 过滤符合符合条件的记录数，true的保留，false...* */ public class Operator_filter { public static void main(String[] args) { /**...SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("filter.../words.txt"); JavaPairRDD flatMapToPair = lines.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction

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大数据算法设计模式(2) - 左外链接(leftOuterJoin) spark实现

左外链接(leftOuterJoin) spark实现 package com.kangaroo.studio.algorithms.join; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD...; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import...org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction...u3", ("L", "GA")) * */ JavaPairRDD> usersRDD = users.mapToPair...product2, location1) * */ JavaPairRDD productLocationRDD = groupedRDD.flatMapToPair

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Spark性能调优04-数据倾斜调优

比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。...(0)._2; // 3.从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key，形成独立的RDD JavaRDD> skewedRddFromRdd1 = rdd1.filter...～100的前缀 * expandSkewedRddFromRdd2 */ JavaPairRDD expandSkewedRddFromRdd2 = rdd2.filter...call(Tuple2 v1) throws Exception { return v1._1.equals(skewedKey); } }).flatMapToPair...tuple._2); } }); // 2.将其中一个key分布相对较为均匀的RDD膨胀100倍 JavaPairRDD expandRdd = rdd2.flatMapToPair

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Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

javaSparkContext.broadcast(addList); JavaPairRDD leftSkewRDD = leftRDD .filter...+ 1) + "," + tuple._1(), tuple._2())); JavaPairRDD rightSkewRDD = rightRDD.filter...((Tuple2 tuple) -> skewedKeys.value().contains(tuple._1())) .flatMapToPair(...._1().split(",")[1], tuple._2()._2())); JavaPairRDD leftUnSkewRDD = leftRDD.filter...48) + "," + tuple._1(), tuple._2())); JavaPairRDD rightNewRDD = rightRDD .flatMapToPair

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Mapreduce

因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。...JavaPairRDD skewedRDD = rdd1.filter( new Function, Boolean>...JavaPairRDD commonRDD = rdd1.filter( new Function, Boolean>...) throws Exception { return tuple._1.equals(skewedUserid); } }).flatMapToPair...JavaPairRDD expandedRDD = rdd1.flatMapToPair( new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long

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Hadoop vs Spark

Hadoop vs Spark Big Data Architecture https://www.youtube.com/watch?v=xDpvyu0w0C8

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Spark-2.WordCount的4种写法

前言搭好的Spark当然要先写一个最简单的WordCount练练手。...那么，需求是： 1、统计Spark下README.md文件的词频； 2、输出较多，筛选出现次数超过10次的，词频逆序显示注意：一般用hdfs上的文件，这里为了简化，用spark目录中的文件。...Scala 构建scala工程 package com.junzerg import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark....(_._2 > 10) .filter(_._1 !...(lambda x: x[1] > 10) \ .filter(lambda x: x[0] !

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万字详解 Spark 数据倾斜及解决方案（建议收藏）

比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。...JavaPairRDD skewedRDD = rdd1.filter( new Function, Boolean>...JavaPairRDD commonRDD = rdd1.filter( new Function, Boolean>...) throws Exception { return tuple._1.equals(skewedUserid); } }).flatMapToPair...JavaPairRDD expandedRDD = rdd1.flatMapToPair( new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long

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系列 | Spark之数据倾斜调优

比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。...JavaPairRDD skewedRDD = rdd1.filter( new Function, Boolean>() { private...JavaPairRDD skewedRdd2 = rdd2.filter( new Function, Boolean>() { private...Boolean call(Tuple2 tuple) throws Exception { return tuple._1.equals(skewedUserid); } }).flatMapToPair...JavaPairRDD expandedRDD = rdd1.flatMapToPair( new PairFlatMapFunction,

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Spark重点难点 | 万字详解Spark 性能调优

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系列 | Spark之数据倾斜调优

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Spark之数据倾斜调优

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【Spark研究】Lambda表达式让Spark编程更容易

近日，Databricks官方网站发表了一篇博文，用示例说明了lambda表达式如何让Spark编程更容易。文章开头即指出，Spark的主要目标之一是使编写大数据应用程序更容易。...Spark的Scala和Python接口一直很简洁，但由于缺少函数表达式，Java API有些冗长。因此，随着Java 8增加了lambda表达式，他们更新了Spark的API。...第一个例子是使用Spark的filter和count算子在一个日志文件中查找包含“error”的行。...Arrays.asList(line.split(" ")); } }); // 将单词转换成(word, 1)对 JavaPairRDD ones = words.mapToPair...lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" "))); JavaPairRDD counts = words.mapToPair

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Spark Streaming VS Flink

图 1：Spark Streaming 生态，via Spark 官网 ?...Spark Streaming Spark Streaming 与 kafka 的结合主要是两种模型：基于 receiver dstream；基于 direct dstream。.../ 任务调度原理 / Spark 任务调度 Spark Streaming 任务如上文提到的是基于微批处理的，实际上每个批次都是一个 Spark Core 的任务。...图 8 Spark 时间机制 Spark Streaming 只支持处理时间，Structured streaming 支持处理时间和事件时间，同时支持 watermark 机制处理滞后数据。...tp) OffsetRange(tp.topic, tp.partition, fo, uo.offset) } val description = offsetRanges.filter

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Spark VS MapReduce 浅谈

.），也就是说 MR 和 Spark 是没有区别的。...Shuffle 我们都知道，不管是Spark 还是 MR，其理论依据都是一篇名为 MapReduce 的论文那么对于 Map 和 Reduce 两个阶段，其都是会产生 Shuffle 的，...那就是Spark的计算模型 DAG，下面我们以Spark的视角来看DAG的优势。...编程更简单方便因为DAG的存在，是的 Spark 编程比MR方便快捷，也更加的简单了，在我看来这也是从MR转Spark的一个非常重要的一点，谁也不会否认，用了Spark，真的不想再去编程...Shuffle的次数会更少，还是是因为任务都是在一个 Application 里面， Spark很容易可以根据任务流来进行Shuffle的规划，而MR则完全依赖于用户，这就导致MR的不可控

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理解JavaScript数组方法：Map vs Filter vs Redux

在本文中，我们将探讨map和filter之间的区别，深入探讨Redux的原理和用法，并讨论每种工具在何时最适用。...Map和Filter：转换和过滤数组Map方法：map方法用于使用提供的函数转换数组的每个元素，并返回具有转换后元素的新数组。...方法：filter方法用于使用提供的函数测试每个元素，并创建一个通过特定条件的新数组。...用法：map和filter在组件内部用于本地转换或过滤数据，而Redux用于全局管理跨组件的状态。...影响：Redux对应用程序架构有更广泛的影响，提供了一个集中式存储并强制执行单向数据流，而map和filter主要影响如何在单个组件中处理数据。

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Intellij idea配置Spark开发环境，统计哈姆雷特词频(2)

Spark 体系中间层Spark，即核心模块Spark Core，必须在maven中引用。编译Spark还要声明java8编译工具。...task共享executor的变量 Broadcast> broadcastedStopWordSet = jsc.broadcast(stopWordList); rdd.filter...-]", "").toLowerCase()) // 特殊字符处理， Rdd .filter(v->{ boolean isStop...isStop; }) //遍历总数计数、停用词计数，过滤停止词， Rdd .mapToPair(v-> new Tuple2(v,1)...) .reduceByKey((v1,v2)->v1+v2) //统计个数 .mapToPair(p-> new Tuple2(p._2,p._1))

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Flink SQL vs Spark SQL

Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子，以供参考。...Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...一段SQL为例，Select* from topScore where club = ‘AC米兰’ 生成的逻辑计划树中有Relation、Filter、Project三个子节点对应数据表、过滤逻辑（club...接下来物理计划和逻辑计划一一映射，Relation逻辑节点转化成FileSourceScanExec执行节点，Filter逻辑节点转换成FilterExec执行节点，Project逻辑节点转化成ProjectExec...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest

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Bloom Filter在Hudi中的应用

一种简单办法是当Bloom Filter判断该元素存在时，再去文件里二次确认该元素是否真的存在；而当Bloom Filter判断该元素不存在时，则无需读文件，通过二次确认的方法来规避Bloom Filter...partitionPath, recordKey) JavaPairRDD partitionRecordKeyPairRDD = recordRDD.mapToPair...fileGroupToComparisons, config.getBloomIndexKeysPerBucket()); fileComparisonsRDD = fileComparisonsRDD.mapToPair...(lr -> lr.getMatchingRecordKeys().size() > 0) .flatMapToPair(lookupResult -> lookupResult.getMatchingRecordKeys...在利用Bloom Filter来判断记录是否存在时，会采用二次确认的方式规避Bloom Filter的误判问题。

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数据算法之反转排序 | 寻找相邻单词的数量

我们用五种方法实现： MapReduce Spark Spark SQL的方法 Scala方法 Scala版Spark SQL MapReduce //map函数 @Override protected...word, (neighbour, 1)) */ JavaPairRDD> pairs = rawData.flatMapToPair...//PairFunction T => Tuple2 JavaPairRDD totalByKey = pairs.mapToPair...neighbour)/sum(word)) JavaPairRDD, Double> relativeFrequency = joined.mapToPair..., rfSchema) //创建rfTable表 rfDataFrame.createOrReplaceTempView("rfTable") import spark.sql

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【Spark篇】---Spark中Transformations转换算子

大数据算法设计模式(2) - 左外链接(leftOuterJoin) spark实现

Spark性能调优04-数据倾斜调优

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Spark-2.WordCount的4种写法

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