1.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
2.Spark ML系列RandomForestClassifier RandomForestClassificationModel随机森林原理示例源码分析
3.有什么关于 Spark 的码分书推荐？
4.源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读
5.面试 | 你真的了解count(*)和count(1)嘛？
6.Spark Core读取ES的分区问题分析
SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER,码分 Oracle等。以数据集tb1为例，码分每个数字代表某个人在某个学科的码分成绩。若要将此表扩展为三元组，码分可使用union实现。码分html订单展示源码但随列数增加，码分SQL语句变长。码分许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。码分unpivot使用时需指定保留列、码分进行转行的码分列、新列名及值列名。码分
SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的码分unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。码分在Dataset API中，码分ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。
Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。闹钟源码参考物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。
unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。
综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。
Spark ML系列RandomForestClassifier RandomForestClassificationModel随机森林原理示例源码分析
Spark ML中的集成学习工具RandomForestClassifier是强大的分类模型，它由多个决策树组成，wireshark源码介绍每个树都是通过自助采样和特征随机选择训练得到的。 随机森林的特性包括：适用于大规模数据，能处理高维度特征，并对缺失数据和噪声有较强鲁棒性。
内置特征重要性评估，支持特征选择和分析。
利用并行构建提高训练速度。
然而，模型性能受决策树数量、树深和特征选择策略等因素影响，需根据具体问题调整参数以优化。 RandomForestClassifier在Spark ML中的应用涉及以下步骤：加载数据，创建特征向量。
处理标签，划分训练集和测试集。
创建模型实例，设置参数，并使用Pipeline进行训练。
在测试集上进行预测，评估模型，如使用多分类准确度。
代码实现包括RandomForestClassifier对象的定义，以及RandomForestClassificationModel类，用于模型的创建、训练和读取。有什么关于 Spark 的书推荐？
《大数据Spark企业级实战》本书共包括章，每章的fribidi源码安装主要内容如下。
第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的spark代码?
在这4章中，RDD、RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。
第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。
第五章首先介绍了spark core，然后通过对源代码的分析，分析了spark的源代码和源代码，仔细分析了spark工作的整个生命周期，最后分享了spark性能优化的内容。这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例，并分析了spark GraphX的源代码。
第八章，在星火SQL实践编程实践的基础上，详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的qq源码NSKeyedArchiver特点，并通过实例介绍了spark多语言编程。最后，将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作，介绍了使用sparkr和编码的火花，并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中，详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题，并对它们的解决方案进行了优化。然后，从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述，最后阐述了火花的最佳实践。附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。
源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读
在Spark中，Parquet的高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的逐行读取和解码不同，采用列式批处理方式，显著提升了列解码的速度，据Databricks测试，速度比非向量化版本快了9倍。本文将深入解析Spark的源码，揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。
Spark的向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是每次读取返回的批量数据容器，其中包含一个ColumnVectors数组，每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问，同时也提供按行的视图，通过InternalRow对象逐行处理。
在读取过程中，Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取，它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取，根据列的类型和编码进行相应的解码处理。
值得注意的是，Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例，以减少内存占用，优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存，以适应不同的存储需求。通过这些优化，向量化读取在处理大型数据集时表现出色，尤其是在性能上。
然而，尽管Spark的向量化读取已经非常高效，Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快，这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化，或者其在数据处理流程中的其他改进，但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。
面试 | 你真的了解count(*)和count(1)嘛？
在数据处理领域，SQL中的聚合函数count(*)和count(1)常被用于统计行数。然而，你是否真正了解这两者在Spark SQL环境下的行为和性能？本文基于Spark 3.2版本，揭示了count(*)与count(1)在功能与效率上的等价性。 首先，给出在Spark SQL环境中，count(*)和count(1)在逻辑执行计划和最终结果方面表现一致。通过案例展示，我们可以看到当执行count(*)时，其在生成逻辑执行计划阶段即被转换为等效的count(1)操作。 深入源码分析，我们可以发现处理count(*)与count(1)的逻辑在AstBuilder类的visitFunctionCall方法中被实现。在该方法中，处理函数节点的代码进行了优化，以高效判断表达式是否为null，进而节省计算资源。 具体而言，count(*)功能如下：计算检索到的行总数，包括包含null的行。
对于count(expr[, expr...])和count(DISTINCT expr[, expr...])，它们分别根据提供的表达式是否均为非空或唯一且非空来统计行数。 在判断expression是否为null时，代码优先从expression的nullable属性进行判断，如果该属性无法提供明确结果，再通过isnull函数获取具体值是否为null的信息。这种策略有助于在一定程度上减少不必要的计算。 为帮助读者更全面地理解Spark SQL的count函数，以下是推荐阅读的内容： 澄清 | snappy压缩到底支持不支持split? 为啥？以后的事谁也说不准
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Spark Core读取ES的分区问题分析
撰写本文的初衷是因近期一位星球球友面试时，面试官询问了Spark分析ES数据时，生成的RDD分区数与哪些因素相关。
初步推测，这与分片数有关，但具体关系是什么呢？以下是两种可能的关系：
1).类似于KafkaRDD的分区与kafka topic分区数的关系，一对一。
2).ES支持游标查询，那么是否可以对较大的ES索引分片进行拆分，形成多个RDD分区呢？
下面，我将与大家共同探讨源码，了解具体情况。
1.Spark Core读取ES
ES官网提供了elasticsearch-hadoop插件，对于ES 7.x，hadoop和Spark版本的支持如下：
在此，我使用的ES版本为7.1.1，测试用的Spark版本为2.3.1，没有问题。整合es和spark，导入相关依赖有两种方式：
a，导入整个elasticsearch-hadoop包
b，仅导入spark模块的包
为了方便测试，我在本机启动了一个单节点的ES实例，简单的测试代码如下：
可以看到，Spark Core读取RDD主要有两种形式的API：
a，esRDD。这种返回的是一个tuple2类型的RDD，第一个元素是id，第二个是一个map，包含ES的document元素。
b，esJsonRDD。这种返回的也是一个tuple2类型的RDD，第一个元素依然是id，第二个是json字符串。
尽管这两种RDD的类型不同，但它们都是ScalaEsRDD类型。
要分析Spark Core读取ES的并行度，只需分析ScalaEsRDD的getPartitions函数。
2.源码分析
首先，导入源码github.com/elastic/elasticsearch-hadoop这个gradle工程，可以直接导入idea，然后切换到7.x版本。
接下来，找到ScalaEsRDD，发现getPartitions方法是在其父类中实现的，方法内容如下：
esPartitions是一个lazy型的变量：
这种声明的原因是什么呢？
lazy+transient的原因大家可以思考一下。
RestService.findPartitions方法只是创建客户端获取分片等信息，然后调用，分两种情况调用两个方法：
a).findSlicePartitions
这个方法实际上是在5.x及以后的ES版本，同时配置了
之后，才会执行。实际上就是将ES的分片按照指定大小进行拆分，必然要先进行分片大小统计，然后计算出拆分的分区数，最后生成分区信息。具体代码如下：
实际上，分片就是通过游标方式，对_doc进行排序，然后按照分片计算得到的分区偏移进行数据读取，组装过程是通过SearchRequestBuilder.assemble方法实现的。
这个实际上会浪费一定的性能，如果真的要将ES与Spark结合，建议合理设置分片数。
b).findShardPartitions方法
这个方法没有疑问，一个RDD分区对应于ES index的一个分片。
3.总结
以上就是Spark Core读取ES数据时，分片和RDD分区的对应关系分析。默认情况下，一个ES索引分片对应Spark RDD的一个分区。如果分片数过大，且ES版本在5.x及以上，可以配置参数
进行拆分。
