问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包？ 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？ spark2 sql
创建变长数组，需要提前导入ArrayBuffer类 import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
本文介绍了 Scala 的强大精简语法，通过示例展示了如何利用 Scala 的特性进行高效的开发。主要包括以下内容：首先介绍了 Scala 的特点和优势，然后通过具体的代码示例演示了如何使用 Scala 进行高效的开发，包括使用隐式转换、集合操作、并发编程等。最后通过一个具体的实例，展示了如何使用 Scala 实现一个淘宝商品信息的提取和入库。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。
有个问题一直困扰着 Scala 社区，为什么一些 Java 开发者将 Scala 捧到了天上，认为它是来自上帝之吻的完美语言；而另外一些 Java 开发者却对它望而却步，认为它过于复杂而难以理解。同样是 Java 开发者，为何会出现两种截然不同的态度，我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子，但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实，以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。与此同时，Java 也在不断地摸索前进，但是由于 Java 背负了沉重的历史包袱，所以每向前一步都显得异常艰难。本文主要面向 Java 开发人员，希望从解决 Java 中实际存在的问题出发，梳理最容易吸引 Java 开发者的一些 Scala 特性。希望可以帮助大家快速找到那些真正可以打动你的点。
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。
早期，scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
问题导读 1.DataFrame中本文使用了row哪些方法？ 2.操作DataFrame row需要导入什么包？ 3.teenagersDF.map(teenager => "Name: " + te
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
由外部存储系统的数据集创建，包括本地文件系统，还有Hadoop支持的数据集，如HDFS，HBase
spark 遇到 RDD action 时才会真正的开始执行，遇到转换的时候，只是记录下来，并不真正执行
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 文件格式分为：Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、Hbase 以及 数据库。 平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件.
由于Spark主要是由Scala编写的，虽然Python和R也各自有对Spark的支撑包，但支持程度远不及Scala，所以要想更好的学习Spark，就必须熟练掌握Scala编程语言，Scala与Java较为相似，且在Scala中可以调用很多Java中的包，本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍；
所有集合的根是Iterator，它提供了一组公共方法，可以用来迭代处理和管理集合数据。
本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。
可变集合可以在适当的地方被更新或扩展。这意味着你可以修改，添加，移除一个集合的元素。
在前面的文章Fayson介绍了在Kerberos环境下《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2 Streaming访问非Kerberos环境的Kafka并将接收到的数据写入Kudu。
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。Java平台的Scala于2003年底/2004年初发布。 Scala 运行在 Java 虚拟机上，并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码，所以它可以运行于 JVM 之上，并可以调用现有的 Java 类库。
集合的映射操作是将来在编写Spark/Flink用得最多的操作，是我们必须要掌握的。因为进行数据计算的时候，就是一个将一种数据类型转换为另外一种数据类型的过程。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
1、Set、Map 是 Java 中也有的集合。 2、Seq 是 Java 中没有的，我们发现 List 归属到 Seq 了，因此这里的 List 就和 java 不是同一个概念了。 3、我们前面的 for 循环有一个 1 to 3，就是 IndexedSeq 下的 Vector。 4、String 也是属于 IndexeSeq。 5、我们发现经典的数据结构，比如 Queue 和 Stack 被归属到 LinearSeq。 6、大家注意 Scala 中的 Map 体系有一个 SortedMap，说明 Scala 的 Map 可以支持排序。 7、IndexSeq 和 LinearSeq 的区别 IndexSeq 是通过索引来查找和定位，因此速度快，比如 String 就是一个索引集合，通过索引即可定位。 LineaSeq 是线型的，即有头尾的概念，这种数据结构一般是通过遍历来查找，它的价值在于应用到一些具体的应用场景(比如：电商网站，大数据推荐系统：最近浏览的10个商品)。
Scala中的集合与Java中的集合相类似，但是又有很多的改变，接下来我们开启Scala集合篇的学习历程吧！
继续开工Scala系列专题，虽然对自己来说这是一个全新的方向和足够的挑战，阅读数也很是惨淡，但选择了方向就要坚持下去——生活中的获得感不正是源于一个个挑战和抉择之间吗！
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 spray-json简介 spray-json使用 总结 一、前言 Json作为目前最流行的数据交换格式，具有众多优势，在Scala语言中以及当我们使用Geotrellis前后台交换数据的时候都少不了要使用Json，本文为大家介绍一款开源的Json处理框架——spray-json。 二、spray-json简介 spray-js
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 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.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS》，关于SparkStreaming的应用场景很多，本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入HBase。
JAVA中，举例你S是一个字符串，那么s(i)就是该字符串的第i个字符(s.charAt(i)).Scala中使用apply的方法
3.将features和plugins两个文件夹拷贝到eclipse安装目录中的” dropins/scala”目录下。进入dropins，新建scala文件夹，将两个文件夹拷贝到“dropins/scala”下
1. 介绍 Scala语言拥有很强的表达能力，语法简洁，很接近人类的思考方式。利用map、flatMap方法做数据转换时，层层递进的演算方式，很像是在画流程图，中间没有停顿，思绪很流畅，不会被无关的变量声明、初始化等琐事打断。Scala中的Future可以让你非常灵活的使用线程，而不需要关注底层的线程管理问题，Scala已经为你处理好一切。下面我们以一个示例来说明，将Future、map和flatMap组合起来会产生多大的威力！ 2. 需求描述 假设我们是一个VPS服务器提供商，现
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议，可以用来测试web应用程序和RESTful服务。
Java 14 发布已经过去了三个月，Java 15 目前也已经到了“Rampdown Phase One ”阶段，其新特性均已敲定。由于 12-15 都是短期版本，无需考虑也不应该将其用于生产环境。但可以提前了解新特性，以免在下一个 LTS（Java17）正式发布时毫无心理准备。Java 12-15 引入了一系列改进，本文只讨论语言层面的新特性，它们看起来似曾相识——没错，这些特性让人感觉 Java 在沿 Kotlin/Scala 走过的路线前行。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
我们需要一个效率非常快，且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型，Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式，更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
----------目录--------------------------------------------------------- 1.Scala简介和安装 2.Scala语法介绍 3.Scala的函数 4.Scala中的集合类型 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Scala中的集合类型 Scala提供了一套
到Scala官方下载地址下载：http://scala-lang.org/download/
在日常开发中一定会遇到，spark将计算好的数据load到es中，供后端同学查询使用。下面介绍一下spark写es的方式。 使用scala进行演示，对应的java自己google了。
ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序
PyFunctional通过使用链式功能操作符使得创建数据管道变得简单。以下是pyfunctional及其内置工具可以做什么的几个例子：
Lambda表达式在过去几年中风靡编程世界。大多数现代语言都将它们作为函数式编程的基础部分。基于JVM的语言（如Scala，Groovy和Clojure）已将它们集成为语言的关键部分，本文将会对比Java与Scala在编译Lambda表达式上存在的差异
层级1 ：Iterable指的是哪些能生成涌来访问集合中所有元素的Iterator的集合
1,安装Java 2,配置Java环境变量 3,安装Scala 4,配置Scala环境变量 参考文末阅读原文链接。
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客，为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
入门 Spark 的路上很难不接触 Scala 。Scala 似乎是为 java 提供了很多『类似函数式编程』的语法糖，这里记录一下这个语言独特的地方分享给读者朋友们。
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