其是由 Scala 编写，对于新手入门不是太友好，如果只是写纯 Java 的 Bug ，大可不必和自己过不去，但是如果你经常使用 Spark 等大数据工具，还是有点必要学学使用的。...这里需要说明，如果需要指定自己的 sbt ，并不能像其他软件，设置倒跟目录就行，这里需要指定倒 bin 目录下的 sbt-launch.jar 编译一下，会发现舒爽很多了。...sbt 项目依赖 在使用 scala 的时候，大家一定要注意自己的sdk版本以及配置的依赖包的版本要一致，如果不符，就会出现各种奇怪的问题 libraryDependencies += "org.apache.spark..." %% "spark-core" % "3.0.1" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.0.1" libraryDependencies...代码案例： package cn.datahub import io.delta.tables.DeltaTable import org.apache.spark.sql.SparkSession
**处理过程**： 将今日份的日活数据合入累积数据中，并对累积数据去重。...** 解决：本地调试时，需要引入spark相关的依赖，且不能为provided org.apache.spark...经尝试调试SparkSession代码也没能解决这个问题。后来从打包的日志中，发现运行了spark代码。经排查发现是执行springbootTest时因未master而报错。...，引入新版本即可解决这个问题，遗憾的是未能解决问题。...，遗憾的是未能解决问题。
在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...阶段之间的划分是根据数据的依赖关系来确定的。当一个 RDD 的分区依赖于另一个 RDD 的分区时，这两个 RDD 就属于同一个阶段。...当一个阶段完成后，Spark 会根据数据依赖关系将结果传输给下一个阶段，并开始执行下一个阶段的任务。 最后，当所有阶段都完成后，Spark 会将最终结果返回给驱动程序，并完成作业的执行。...RDD的血缘关系 血缘关系是指 RDD 之间的依赖关系。当你对一个 RDD 执行转换操作时，Spark 会生成一个新的 RDD，并记录这两个 RDD 之间的依赖关系。这种依赖关系就是血缘关系。...这意味着，在编译时无法检测到类型错误，只有在运行时才会抛出异常。 而 DataSet 是一种强类型的数据结构，它的类型在编译时就已经确定。
1 整合原理及使用 Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎，而 Hive 则是一个数据仓库工具，它提供了数据存储和查询功能。...Spark：用于分布式计算。 整合 Hive 在 Spark 中使用 Hive，需要将 Hive 的依赖库添加到 Spark 的类路径中。...下面是一个示例代码： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class...最后，停止了 SparkSession 对象。 需要注意的是，Spark SQL 语法与 Hive SQL 语法略有不同，可以参考 Spark SQL 官方文档。...接下来，我们对 RDD 进行转换操作，并打印输出结果。 使用 parallelize 方法时，请确保正确配置 Spark 应用程序，并设置正确 CPU 核心数量和内存大小。
2.x之后统一的 package com.javaedge.bigdata.chapter04 import org.apache.spark.sql....Spark的DataFrame是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种高级抽象，类似关系型数据库的表格。...4 深入理解 Dataset是一个分布式数据集，提供RDD强类型和使用强大的lambda函数的能力，并结合了Spark SQL优化的执行引擎。...DataFrame，具有命名列的Dataset，类似： 关系数据库中的表 Python中的数据框 但内部有更多优化功能。..._会导致编译错误或者运行时异常。因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits.
在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...阶段之间的划分是根据数据的依赖关系来确定的。当一个 RDD 的分区依赖于另一个 RDD 的分区时，这两个 RDD 就属于同一个阶段。...当一个阶段完成后，Spark 会根据数据依赖关系将结果传输给下一个阶段，并开始执行下一个阶段的任务。最后，当所有阶段都完成后，Spark 会将最终结果返回给驱动程序，并完成作业的执行。...RDD的血缘关系血缘关系是指 RDD 之间的依赖关系。当你对一个 RDD 执行转换操作时，Spark 会生成一个新的 RDD，并记录这两个 RDD 之间的依赖关系。这种依赖关系就是血缘关系。...这意味着，在编译时无法检测到类型错误，只有在运行时才会抛出异常。而 DataSet 是一种强类型的数据结构，它的类型在编译时就已经确定。
Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。...内核调度之RDD 依赖 RDD 间存在着血统继承关系，其本质上是 RDD之间的依赖（Dependency）关系。...操作，形成了RDD血缘关系图，即DAG，最后通过Action的调用，触发Job并调度执行。...一个Spark应用程序包括Job、Stage及Task： 第一、Job是以Action方法为界，遇到一个Action方法则触发一个Job； 第二、Stage是Job的子集，以RDD宽依赖... Spark 2.0开始，应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset集合数据结构中，使得编程更加简单，程序运行更加快速高效。
1.为什么会有Spark 在开始讲Spark运行的整体架构之前，先来讲讲为什么会有Spark？这个框架被设计出来是要解决什么问题的？...而spark在每个计算节点中是可以通过内存来传递结果的，而且提供了更好的上层API，相比之下Spark就具有了和明显的优势。Spark提供了多种算子做计算，支持多种语言。...分配资源，申请完毕在worker中启动Executor进程 SparkContext根据RDD的依赖关系生产DAG图 DAG图由DAGScheduler解析成Stage，之后把一个个TaskSet提交给底层调度器...DAG：有向无环图，主要反映RDD之间的依赖关系 Master：负责管理集群与节点，不参与到计算 Worker：该进程是一个守护进程，主要负责和外部集群工具打交道，申请或者释放集群资源。...Spark Core: Spark-Core是整个Spark的基础。
Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQ L编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。 ...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。...如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。 ...需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...show(100) // 显示截断的内容 scala> spark.sql("select * from emp").show(100,false) ?
---- RDD、DF、DS相关操作 SparkSQL初体验 Spark 2.0开始，SparkSQL应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset...所在的包，②表示建造者模式构建对象和设置属性，③表示导入SparkSession类中implicits对象object中隐式转换函数。 ...() } } 使用SparkSession加载数据源数据，将其封装到DataFrame或Dataset中，直接使用show函数就可以显示样本数据（默认显示前20条）。...SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持。..._，其中的spark是SparkSession对象的名称！
宽窄依赖 5.2 为什么要设计宽窄依赖 6、DAG 的生成和划分 Stage（上面也有提到 DAG） 6.1 为什么要划分 Stage?...其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法 扩展（DAG 划分 Stage 原理）： Spark 在分布式环境下将数据分区， 然后将作业转化为DAG, 并分阶段进行 DAG的调度和任务的分布式并行处理...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...的RDD在程序结束后依然存在，不会被删除 3.Lineage(血统、依赖链–其实就是依赖关系) Persist和Cache，不会丢掉RDD间的依赖链/依赖关系，因为这种缓存是不可靠的，如果出现了一些错误...不能确定,也就是宽窄依赖的划分依据是父RDD的一个分区是否被子RDD的多个分区所依赖,是,就是宽依赖,或者从shuffle的角度去判断,有shuffle就是宽依赖 5.2 为什么要设计宽窄依赖 1）对于窄依赖
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 编译异常 在Spark2代码中使用hbase-spark依赖包访问...HBase时，编写的代码无法完成编译，在编译的过程中提示如下错误： Error:scalac: missing or invalid dependency detected while loading...运行工程编译命令时提示“Could not access type Logging in package org.apache.spark” 2 问题分析 经过查看资料找到HBase官网的一个JIRA，...JIRA中找到在代码中引用了HBaseContext时，使用Spark2编译Spark应用程序将会失败，因为HBaseContext模块引用了org.apache.spark.Logging。...将spark-core工程下org.apache.spark.internal.Logging类内容拷贝至我们工程下创建的org.apache.spark.Logging类中。 ?
spark-shell 启动时，会导入相关依赖库，并创建名称为 "sc" 的 SparkContext 对象，这个对象是通向 spark 世界的向导，我们已经可以在交互环境开始第一次 Spark 分布式计算之旅了...5 Scala 开发环境搭建 如果要开发正式的应用，一个好用的构建工具是必须的，不然光是管理 jar 包繁琐依赖就会耗费大量时间，另外，各个版本的 scala 运行时库可能不兼容，支持多目标版本编译也需要专业工具支持才行...我这里选择 sbt，原因是这三者虽然功能上难分伯仲，但 sbt 与 scala 具备天然的亲和性，它自身是使用 scala 编写的，其工程定义文件实际也是一个 scala 程序，使用它构建 scala...托管依赖指在远程组件仓库（maven, ivy 等）管理的依赖包，工程中定义声明下使用的版本，编译时直接从远程下载。非托管依赖只存在于本地的依赖包，默认为工程根目录下 "lib" 子目录。...5、编译与打包 sbt package 执行上述命令，完成编译打包，生成 jar 文件，到这里，第一个独立打包的 spark app 已孵出了。
其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法 扩展（DAG 划分 Stage 原理）： Spark 在分布式环境下将数据分区， 然后将作业转化为DAG, 并分阶段进行 DAG的调度和任务的分布式并行处理...在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。...的RDD在程序结束后依然存在，不会被删除 3.Lineage(血统、依赖链–其实就是依赖关系) Persist和Cache，不会丢掉RDD间的依赖链/依赖关系，因为这种缓存是不可靠的，如果出现了一些错误...不能确定,也就是宽窄依赖的划分依据是父RDD的一个分区是否被子RDD的多个分区所依赖,是,就是宽依赖,或者从shuffle的角度去判断,有shuffle就是宽依赖 5.2 为什么要设计宽窄依赖 1）对于窄依赖...2）对于宽依赖 是划分Stage的依据 6、DAG 的生成和划分 Stage（上面也有提到 DAG） 6.1 为什么要划分 Stage?
Spark SQL 的功能是通过 SQLContext 类来使用的，而创建 SQLContext 是通过 SparkContext 创建的。...使用 Scala 编写的程序需要使用 sbt 进行编译打包，相应的，Java 程序使用 Maven 编译打包，而 Python 程序通过 spark-submit 直接提交。.../sparkapp/simple.sbt），添加内容如下，声明该独立应用程序的信息以及与 Spark 的依赖关系： name := "Simple Project" version := "1.0"...Spark 1.6 版本，不同版本依赖关系不一样）。...SimpleApp的文件结构 接着，我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR（首次运行同样需要下载依赖包，如果这边遇到网络问题无法成功，也请下载上述安装 sbt 提到的离线依赖包 sbt-0.13.9
包 全部打包成一个大的jar文件，这样代码就不会因为没有依赖无法在集群中运行。..._2.10;2.0.0: not found 说明这个包是不存在的，于是马上到maven repo上去找。...总结 对于Java/Scala的编译问题，我曾经特别抗拒，因为maven和sbt的配置文件很冗杂，没有Python的简洁明了。...Python里20行的依赖文件在maven/sbt里至少200行，而且只要有一个地方没写正确就无法正确编译。 现在发现要想正确编译，保证源代码没问题的情况下，就需要指定正确的依赖包和格式。...当看到sbt编译失败的时候就应该根据报错信息推测出问题的原因：“依赖包版本不正确”，然后把版本指定正确就可以了。
class是object的伴生类，object是class的伴生对象。这些概念的东西很拗口，我在理解这一块的时候也是费了一番功夫。这里先不管，直接从用法来记住这些概念。...以下面代码为例： val aqi_ = aqi("hello aqi") 这里的aqi前面没有new，所以引用的是object而不是class，因为apply需要一个String参数，所以所以传入一个String...从上面样例可以看出，class和object是相互依存的，object的apply必须返回一个对象，而class被apply用来创造对象，两者是伴生关系，又根据名称翻译，所以class是伴生类，object...case class 而case class会自动生成伴生对象，并实现了。...整体来说，scala在大数据流处理开发领域绝对是秒杀Java和Python的。而且scala虽然依赖于Java，但是其开发灵活性和代码简洁性是要超过Java的。
环境下安装了Spark2后默认是没有与HBase集成的，所以这里我们需要配置Spark2与HBase集成，在Spark环境变量中增加HBase的配置信息。...java/jdk1.8.0_131 #加载该依赖包的主要目的是Spark2的Logging为私有的，Fayson自己重写了Logging类 export SPARK_DIST_CLASSPATH=$SPARK_DIST_CLASSPATH...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * package: com.cloudera.hbase...4 总结 1.Spark2使用SparkOnHBase开发访问HBase时，代码编译时会报“Could not access type Logging in package org.apache.spark...”具体可以参考Fayson前面的文章《HBase-Spark无法在Spark2编译通过问题解决》 2.在进行Spark2与HBase环境集成时，将spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
1.5.2 DataSet 什么是DataSetDataSet是保存了更多的描述信息，类型信息的分布式数据集。 与RDD相比，保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。...与DataFrame相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查， 调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被spark的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！...SQL风格 DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回 如果想使用SQL...●聚合函数和开窗函数 聚合函数是将多行变成一行，count,avg… 开窗函数是将一行变成多行； 聚合函数如果要显示其他的列必须将列加入到group by中 开窗函数可以不使用group by，直接将所有信息显示出来...使用SparkSQL操作Hive表 package cn.itcast.sql import org.apache.spark.sql.SparkSession object HiveSupport
{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession object DataFrameCreate { def...源码导入，idealilij会进行该工程的依赖解析，等解析完成后就可以在package试图看到该工程的包试图，说明导入成功。...（导入后intellij要进行工程的依赖解析，但是因为我们之前进行过编译，需要的依赖包已经从远程maven仓库下载到了本地，所以这里的依赖接下没有下载过程，只是一个简单的的本地解析） 配置远程调试...远程连接并调试 等spark进程挂起或者启动成功之后（根据suspend是y或者n来决定），在ideallij中设置断点，并启动刚才配置的远程连接，就可以连接到spark的jvm进程上，并进行远程的单步调试了...总结：spark的学习一定要涉及源码的阅读，光学会使用api是写不好spark程序，要无法进行spark性能调优的。
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