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小程序开发文档微信小程序_网络营销有哪些方面_最好的免费推广平台_网络营销的好处

时间:2025/7/12 3:18:57来源:https://blog.csdn.net/2502_90678402/article/details/147061371 浏览次数:0次
小程序开发文档微信小程序_网络营销有哪些方面_最好的免费推广平台_网络营销的好处

核心内容:  
1. 基础开发流程  
   使用IDEA创建Spark-SQL模块,添加Maven依赖(`spark-sql_2.12`)。  
   通过`SparkSession`初始化Spark环境,配置本地模式(`local[*]`)。  

2. 数据操作  
   数据读取:从JSON文件加载数据到DataFrame,并展示(`spark.read.json` + `show()`)。  
   查询方式:  
      SQL风格:注册临时视图(`createOrReplaceTempView`)后执行SQL语句(如`SELECT avg(age)`)。  
      DSL风格:使用DataFrame API(如`select("name", "age")`)。  
   数据转换:  
      RDD ↔ DataFrame ↔ DataSet:  
      RDD转DataFrame(`toDF("列名")`)、DataFrame转DataSet(`as[User]`)。  
      DataSet转RDD(`.rdd`)并访问字段(如`a.age`)。  

3. 关键类与概念  
   `User`样例类:用于DataSet的强类型操作。  
   `SparkSession`:统一入口,替代旧版`SQLContext`和`SparkContext`。  

 

核心内容:  
1. 自定义函数(UDF)  
   UDF:简单的列级别转换(如添加前缀)。  
   注册:`spark.udf.register("addName", (x: String) => "Name:" + x)`。  
   调用:通过SQL语句(`SELECT addName(name)`)。  

2. 自定义聚合函数(UDAF)  
     实现方式对比:  
     RDD方式:手动计算总和与计数(`map` + `reduce`),适合灵活但冗长的逻辑。  
     弱类型UDAF(旧版):继承`UserDefinedAggregateFunction`,需定义输入/缓冲/输出结构(已过时)。  
      强类型UDAF(Spark 3.0+):继承`Aggregator[IN, BUF, OUT]`,更安全且支持Catalyst优化:  
       核心方法:`zero`(初始化)、`reduce`(分区内聚合)、`merge`(跨分区合并)、`finish`(最终计算)。  
       编码器:通过`bufferEncoder`和`outputEncoder`指定序列化方式。  

3. 代码示例  
      UDF:字符串处理(如`addName`)。  
      强类型UDAF:计算平均工资,使用`Buff`类存储中间状态(`sum`和`cnt`)。  
      注册与调用:`spark.udf.register("avgSalary", functions.udaf(myAverage))`。  

 

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