使用spark随机读取前10条数据

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val rdd=sc.textFile("/hive/external/ad_win_b/2019122704");
rdd.take(100).foreach(println)
Spark读取HBase数据库
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08-14 1110
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持在分布式环境中进行大规模数据处理和分析。它提供了丰富的数据处理功能，并且可以与多种数据存储系统集成，包括 HBase。
数据湖ETL代码示例：使用Spark进行数据转换
AI天才研究院
08-07 1206
数据湖ETL代码示例：使用Spark进行数据转换 1.背景介绍 在当今的大数据时代，企业需要处理来自各种来源的海量数据,以发现隐藏的见解和洞察力。然而,原始数据通常存在于不同的格式和位置,需要进行提取、转换和加载(ETL)过程,以便在数据湖中集中存储并供进一步分析使用。Apa
【Spark RDD：分组排行榜】
qq_56238454的博客
06-15 299
Spark RDD的分组排行榜案例练习
Spark取出(Key,Value)型数据中Value值为前n条数据
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Spark 读取不同数据源数据实践操作
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2401_89087594的博客
05-27 963
本篇博客主要围绕 Spark 读取不同数据源数据展开，详细介绍了从环境准备、读取 MySQL 数据库数据、读取 CSV 文件数据到按条件查询数据等多个方面的操作步骤及示例代码。掌握这些基础的数据读取和查询操作，是我们进一步深入学习和应用 Spark 进行复杂数据处理的前提，希望大家可以多多实践，熟练运用这些知识哦。后续还会分享更多关于 Spark 以及大数据处理相关的内容，欢迎大家持续关注呀！
Spark 例子： 寻找文件中前十的数 寻找个数为前十的单词
Henvealf的博客
11-29 1672
Spark 例子： 寻找文件中前十的数 寻找个数为前十的单词Henvealf/文寻找文件中前十的数样例数据:123 23 4 977 456 qwe 213 678其中 “qwe” 为错误数据。 生成一个用于匹配数字的正则表达式： scala> val regex = """^\d+$""".r regex: scala.util.matching.Regex = ^\d+$ 然后使用 SortB
spark 根据关键字查询日志信息（关键字下行10行）
06-16 1267
业务需要根据关键字查询HDFS日志信息，并且需要查看关键字Key之下10行package com.spark.scala import org.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}class mylog{}object mylog{ def main(args: Array[String]) { //没有数据源，退出
spark：从表中采样（随机选取）一定数量的行
不负长风
12-11 2233
Spark会对表的每个分区进行采样，并根据采样结果计算总体的采样比例，然后从每个分区中选择相应比例的数据。使用一种伪随机函数或随机算法来选择采样的数据。然后，根据指定的采样比例或行数，从随机数序列中选择相应数量的随机数，并返回与这些随机数关联的行。通过使用随机算法和利用分布和分区信息来提供高效的随机采样功能。这种方法可以在大型数据集上提供快速的近似查询结果，同时减少了数据的传输和处理开销。是一种用于在数据库中进行随机采样的方法。它可以通过不同的策略从表中选择一部分数据进行查询，而无需扫描整个表。
spark中读取json_【spark】文件读写和JSON数据解析
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02-11 3426
1.读文件通过sc.textFile(“file://")方法来读取文件到rdd中。val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径本地地址"file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json"HDFS文件地址"hdfs://...
spark读取es java_Spark读写ES
weixin_28725407的博客
02-27 1507
本文主要介绍spark sql读写es、structured streaming写入es以及一些参数的配置ES官方提供了对spark的支持，可以直接通过spark读写es，具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址)。以下是pom依赖，具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择：org.elasticsearchelasticsearch-spark-20_2.116.0...
spark sql读取hive数据直接写入doris，离线批量导入
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09-16 3170
一，sparksql读取hive表 二，spark自定义输出 三，通过streamload方式数据写入doris 四，测试 五，总结
SPARKSQL中分组排序并提取前N行
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05-06 2258
select * from (select *,row_number() over (PARTITION BY col1,col2,col3 ORDER BY col4 desc) rank from df1) tmp where rank<=10 这个是提取前10的数据
华农华迪实训训练-获得词频前10的字段数据-requests+Spark RDD
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07-19 576
requests+Spark RDD入门案例
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SparkSQL 提供了多种灵活的方式来提取和保存数据，支持各种数据源和格式。控制输出文件数量(`coalesce`/`repartition`)JDBC读取使用`partitionColumn`并行读取。JDBC写入使用合适的`batchsize`定期压缩小文件(`OPTIMIZE`命令)使用`schema`选项避免推断开销。(1) 分区发现（针对分区存储）(3) 保存为Parquet。(3) Parquet 文件。(4) 保存到JDBC数据库。对分区数据使用分区发现。(2) 读取目录下所有文件。
spark 大型项目实战(二十):用户访问session分析(二十) --session随机抽取之实现思路分析
u012957549的博客
06-09 3021
文章地址：http://www.haha174.top/article/details/253333 每一次执行用户访问session分析模块，要抽取出100个session session随机抽取：按每天的每个小时的session数量，占当天session总数的比例，乘以每天要抽取的session数量，计算出每个小时要抽取的session数量；然后呢，在每天每小时的session中，随机抽取...
Spark性能调优与故障处理之(5)Spark 数据倾斜优化
weixin_43520450的博客
09-17 999
Spark 数据倾斜优化一、聚合原数据二、过滤导致倾斜的 key三、提高shuffle操作中的reduce并行度3.1 reduce 端并行度的设置3.2 reduce 端并行度设置存在的缺陷四、使用随机 key 实现双重聚合五、将reduce join转换为 map join六、sample 采样对倾斜 key单独进行join七、使用随机数以及扩容进行 join Spark 中的数据倾斜问题主要指 shuffle 过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的 key 对应的数据量不同导致的不同 task 所处理
Spark 三种方式 查询数据
最慢的步伐不是跬步，而是徘徊；最快的脚步不是冲刺，而是坚持
04-13 1万+
1、分别给出一张表的数据：student_scores.txt 字段是：班级编号,班级名称,入学日期,所属院系中文名 学号,姓名,性别,所属班级编号,入学成绩 170401011001 ,施礼义,男,0101,467 170401011002 ,王旭,男,0101,518 170401011003 ,肖桢,女,0101,509 170401011004 ,吴佩东,男,0101,508 170...
IDEA scala语言 用spark 读取mysql数据统计top10再重新写入mysql（只提供这种方法还有其他方法欢迎补充），按照步骤不成功的话，文末有项目连接，有笔记等，测试代码等...
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06-12 1032
目标：用spark将mysql数据库library中的lend_list表中的bookId，booktype，readerId三张表的共计513行数据统计出各自的top10。如下图：第一步：idea创建项目pom.xml ：如下 简单讲一下思路（包含但不限于）：1.读出mysql数据并将数据写入本地txt文件（F:\\Desktop\\data_booktype.txt）2.从这个文件中读取数据并计数，累加，top排名3.将top排名数据写入mysql 新建Spark_SQL.scala文件内容如下
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