spark生成自增ID

最新推荐文章于 2024-01-22 11:25:21 发布
最新推荐文章于 2024-01-22 11:25:21 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
分类专栏： sparkcore 文章标签： 自增ID spark
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java_zzzz/article/details/90439270
版权

spark生成自增ID代码

import org.apache.spark.sql.types.{LongType, StructField}


        val a = splitDF.schema.add(StructField("id_sk",LongType))

        val b = splitDF.rdd.zipWithIndex()

        val c = b.map(tp => Row.merge(tp._1,Row(tp._2)))

        val d = spark.createDataFrame(c,a)

 

基于Spark的网上商城用户行为分析
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
07-02 3423
实验室名称： 大数据实验教学系统实验项目名称： 案例：网上商城用户行为分析某大型电商网站收集有用户在2014年购物行为数据，包含了300000条数据记录。现希望大数据分析团队使用Spark技术对这些数据进行分析，以期获得有价值的信息。本案例用到的数据集说明如下：   数据集文件：/data/dataset/batch/user_action.csv   该数据来源于某电商网站的用户在2014年购物行为数据，包含了300000条数据记录。 三、操作步骤 阶段一、启动HDFS、Spark集群服务和zeppeli
Spark的动态资源分配算法
小昌昌的博客
07-17 1496
本文讲解了Spark on Yarn的动态资源分配场景下，从Task信息的生成，到资源的请求，以及将生成的Task基于资源的Locality Preference调度到生成的Executor的整个过程。
spark 添加自增id
花木兰
08-10 1368
spark
Spark DataFrame添加自增ID
weixin_42278668的博客
01-22 879
此方法最快捷，序列从0开始自增。
Spark DataFrame 添加自增id
qq_22613769的博客
08-03 600
方法一：利用窗口函数 /** * 设置窗口函数的分区以及排序，因为是全局排序而不是分组排序，所有分区依据为空 * 排序规则没有特殊要求也可以随意填写 */ val spec = Window.partitionBy().orderBy($"lon") val df1 = dataframe.withColumn("id", row_number().over(spec)) df1.show() 方法二： 利用RDD的 zipWit
Spark中便捷生成全局唯一自增ID
yukimojo的博客
03-11 3908
总体思路 利用spark RDD API所提供的的zipWithIndex() 和 zipWithUniqueId()生成唯一ID，两者的区别如下。 zipWithIndex() 首先基于分区索引排序，然后是每个分区中的项的排序。所以第一个分区中的第一项得到索引0，第二个分区的起始值是第一个分区的最大值。从0开始。分区内id连续。会触发spark job。 zipWithUnique...
32. 如何在spark Sql里 创建自增id字段，作为主键？
元元的李树专栏
11-11 4409
32. 如何在spark Sql里 创建自增id字段，作为主键？ 参考了很多Spark的RDD原生函数，比如zip(),zipWithIndex()，自增id，效率不高。尤其是DataFram转换成RDD，再用zipWithIndex()效率低下。下面我给出一个我认为比较合理的方法，借用row_number函数实现。 下面列出我的伪代码： 下面给出示例： import org.ap...
PySpark DataFrame 添加自增 ID
weixin_43668299的博客
11-27 3715
在用 Spark 处理数据的时候，经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序 号，在存入数据库的时候，自增 ID 也常常是一个很关键的要素。 在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能，所以只能通过其他方式实 现，或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现。 下面呢就介绍三种实现方式。 创建 DataFrame 对象 from pyspark.sq...
sparksql_monotonically_increasing_id 生成唯一自增ID
wj1298250240的博客
01-12 3096
#发现有重复的ID，我们可能需要重新给每行数据分分配唯一的新的ID来标示它们 # 增加一个新列 df.withColumn('new_id', fn.monotonically_increasing_id()).show() #withColums 新增一列 #monotonically_increasing_id 生成唯一自增ID +---+------+------+---+------+--...
【scala】dataframe中增加一列自增id
qq_34335450的博客
11-27 1821
import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.rdd.RDD val schema: StructType = dataframeA.schema.add(StructField("id", LongType)) // DataFrame转RDD 然后调用 zipWithInde
spark 构建自增id列遇到的问题及解决方法
王天一的博客
04-17 1054
使用场景 在为总行数为2400的单字段机构列表创建递增的id列时 如图： 在使用如下代码时 // 使用 monotonically_increasing_id()函数构建自增id列 val lin5 =sc.textFile("file:///spark//headings//unitName1.txt") .toDF("unit_name") .withColumn(...
Spark中ID发号器实现思路
aicodex的博客
04-27 487
欢迎转载，转载请注明出处： Spark作为一个分布式处理框架，处理数据非常快。可是我也不知道作者基于什么样的设计哲学，限制了用户对于一些数据的操作。例如你无法改变一个RDD的内容。无法一个split把数据集分割成两份。无法获得RDD的分区信息，无法再map的时候知道自己处于哪个分区。这对于ID分配来说实在是太难办了。甚至想要一个1对1的笛卡尔积都没有。（如果有的话，我们可以计算待分配id数据的个...
记一次使用SPARK生成自增ID的解决方案
genius0182的专栏
08-03 8016
在这个项目中遇到的一个问题，由于数据库使用的是GREENPLUM，GREENPLUM提供的SPARK驱动是使用的先生成外部表，然后在使用INSERT 表名 SELECT * FROM 外部表的方式方法导入数据的。并且这种方式不支持自增ID。于是我们开始尝试使用SPARK或其他方式生成ID。 1、使用REDIS生成自增ID。 优点：使用REDIS的INCNY实现自增，并且没有并发问题，REDIS...
SparkSql 动态添加一列递增序列
南风知我意
03-30 1232
SparkSql 动态添加一列递增序列
KUDU的学习
大宇进阶之路的博客
04-09 1404
以下记录自己使用KUDU中的使用问题及解决方法： 1. Kudu主键 Kudu存在主键，创建表时两种方式标明主键： 方式一 CREATE TABLE testa( id int, name string, salary double, PRIMARY key (id ) ) stored as kudu 方式二 CREATE TABLE testb( id int PRIMARY...
scala spark dataframe添加序号（id）列
热门推荐
u013090676的博客
05-20 1万+
    在spark的开发中，经常会出现需要为dataframe添加id列的地方，特别对于一些需要存到关系型数据库中的结果，话不多说，下面直接上代码。1、初始化： val sparks = SparkSession.builder .master("local[4]") .appName("test1") ...
Spark DataFrame 添加自增id
k_wzzc的博客
12-13 6949
Spark DataFrame 添加自增id 在用SparkSQL 处理数据的时候，经常需要给全量数据增加一列自增ID序号，在存入数据库的时候，自增ID也常常是一个很关键的要素。在DataFrame的API中没有实现这一功能，所以只能通过其他方式实现，或者转成RDD再用RDD的 zipWithIndex 算子实现。下面呢就介绍两种实现方式 方式一：利用窗口函数 // 加载数据 val datafr...
spark 给hive表填加自增字段和UUID
qq_37597249的博客
06-01 5444
直接操作表的时候用自增这个方式会报错 因为spark over里必须有字段  在hive中使用     直接用SQL : create table table2Name as select row_number() over () as row_id,* from table1Name UUID主键：也可以操作表 也可以操作RDD 可以同时 这种在增加UUID之后必须cache 他会一直到触发a...
数据生成不重复
最新发布
03-08
<think>好的，用户之前问过如何生成10万条数据并插入单表，现在他们的问题是如何在数据生成时确保不重复。首先，我需要理解用户的具体需求。他们可能遇到了数据重复的问题，或者正在设计需要唯一数据的系统，比如用户信息、订单号等。 用户之前的问题是关于批量插入的优化，现在转向数据唯一性，可能是在生成过程中发现重复数据影响了应用，比如主键冲突或业务逻辑错误。因此，我需要考虑不同字段如何保证唯一性，比如主键、业务字段（如用户名、邮箱）或其他唯一约束的字段。 首先，主键通常由数据库自增或程序生成UUID，这部分相对简单。但用户可能更关心业务字段的唯一性，比如姓名、邮箱、手机号等。例如，用户表要求邮箱唯一，生成数据时不能有重复的邮箱。 接下来，我需要分析不同的生成方法。比如，使用随机数或随机字符串，但随机方法可能导致碰撞，特别是在大数据量时。这时可能需要结合递增或唯一标识符来避免重复。例如，在生成用户名时，使用前缀加递增数字，或者结合时间戳和随机数。 然后，要考虑数据结构。用户可能需要在多个字段上保持唯一性组合，比如姓名和手机号的组合不能重复。这时候生成策略需要同时处理多个字段，可能需要更复杂的逻辑，比如先生成一个唯一的基础数据，再衍生其他字段。 还要考虑性能问题。生成10万条数据时，如何高效检测重复？如果在生成时实时检查数据库或现有数据，会导致性能下降。因此，可能需要离线生成，使用本地缓存或哈希表来跟踪已生成的数据，或者设计算法确保生成的数据在特定范围内唯一，无需实时检查。 另外，用户可能使用不同的工具或编程语言，比如Python的Faker库，或者数据库自带的功能。需要提供多种方法，比如使用Faker的自定义Provider，或者数据库的INSERT ... ON CONFLICT语句，以及事务处理来保证原子性。 还要考虑不同数据库的特性，比如PostgreSQL的SERIAL或IDENTITY，MySQL的AUTO_INCREMENT，以及UUID生成函数。可能用户在使用特定数据库，需要针对性的建议。 最后，用户可能有更深层次的需求，比如高并发下的数据生成，如何避免多线程或分布式环境中的重复。这时候可能需要引入分布式ID生成算法，如Snowflake，或者使用数据库序列。 总结来说，我需要分步骤介绍保证数据不重复的方法，涵盖主键、业务字段，以及不同场景下的解决方案，同时提供代码示例和优化建议，确保用户能够根据具体需求选择合适的方法。</think>在数据生成过程中保证数据不重复是数据质量的重要要求，以下是针对不同场景的解决方案和技术要点： --- ### 一、主键不重复（基础要求） **核心方法**：使用数据库或程序生成的唯一标识符 1. **自增主键**（MySQL/PG等） ```sql CREATE TABLE users ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, -- MySQL -- id SERIAL PRIMARY KEY, -- PostgreSQL name VARCHAR(50) ); ``` - 数据库自动生成递增且唯一的ID，无需手动处理 2. **UUID/GUID**（通用方案） ```python import uuid unique_id = uuid.uuid4().hex # 生成32位唯一字符串 ``` --- ### 二、业务字段不重复（关键难点） 针对如`用户名`、`手机号`、`邮箱`等需要业务唯一性的字段，需特殊处理： #### 方案1：程序预生成+唯一性校验 ```python from faker import Faker import random fake = Faker('zh_CN') generated_phones = set() # 用集合存储已生成的手机号 while len(generated_phones) < 100000: phone = f"1{random.randint(30,99)}{''.join(random.choices('0123456789', k=8))}" if phone not in generated_phones: generated_phones.add(phone) ``` **缺点**：内存消耗大，10万级数据可用，亿级需优化 #### 方案2：确定性生成算法 ```python # 生成唯一且可逆的学号：年份+递增序号 def generate_student_id(start_year=2023, start_num=1): for i in range(10**5): yield f"{start_year}{str(start_num + i).zfill(6)}" ``` #### 方案3：哈希组合字段 ```python import hashlib name = "张三" birthday = "20000101" unique_hash = hashlib.md5(f"{name}{birthday}".encode()).hexdigest()[:8] ``` --- ### 三、数据库辅助去重 #### 方法1：唯一约束+冲突处理 ```sql -- 创建表时添加唯一约束 CREATE TABLE users ( email VARCHAR(100) UNIQUE ); -- 插入时跳过重复（PostgreSQL示例） INSERT INTO users (email) VALUES ('test@example.com') ON CONFLICT (email) DO NOTHING; ``` #### 方法2：临时表清洗 ```sql -- 1. 将数据导入临时表 CREATE TEMP TABLE temp_data (...); -- 2. 去重后插入正式表 INSERT INTO final_table SELECT DISTINCT * FROM temp_data; ``` --- ### 四、高性能生成工具推荐 | 工具 | 适用场景 | 特点 | |---------------------|-----------------------------|-----------------------------| | **Python Faker** | 中小规模数据生成 | 支持中文，可自定义Providers | | **SQL Generate** | 直接生成SQL插入语句 | 无需编程，简单快捷 | | **Jailer** | 数据库关系数据生成 | 保持外键约束 | | **Mockaroo** | 可视化数据生成 | 支持正则表达式和复杂逻辑 | --- ### 五、特殊数据类型处理技巧 1. **时间戳不重复** ```python from datetime import datetime, timedelta base_time = datetime(2023,1,1) for i in range(10**5): unique_time = base_time + timedelta(seconds=i) ``` 2. **地理位置不重复** ```python # 生成网格化坐标 lat = 30.0 + (i // 316) * 0.01 # 316x316的网格可覆盖10万点 lng = 120.0 + (i % 316) * 0.01 ``` --- ### 六、并发环境下的处理 ```python # 使用分布式ID生成算法（Snowflake算法示例） import threading class Snowflake: def __init__(self, worker_id): self.worker_id = worker_id self.sequence = 0 self.lock = threading.Lock() def generate_id(self): with self.lock: # 实现时间戳+工作节点+序列号的组合 return unique_id ``` --- **最佳实践建议**： 1. 优先使用数据库自带的唯一性机制（如约束、序列） 2. 10万级数据可在内存中进行预去重 3. 亿级数据建议使用Hadoop/Spark进行分布式去重 4. 重要业务数据建议最终通过数据库约束进行兜底校验
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值