使用反射推断Schema Scala Java Python Spark SQL 的 Scala 接口支持自动转换一个包含 case classes 的 RDD 为 DataFrame.Case...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。...属性名称 默认 含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置为 true 时，Spark SQL 将根据数据的统计信息为每个列自动选择一个压缩编解码器...StructField 该 field（字段）数据类型的 Scala 中的 value 类型 (例如, 数据类型为 IntegerType 的 StructField 是 Int) StructField
撰写本文时 Spark 的最新版本为 2.0.0 概述 Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。...在 Scala API 中，DataFrame 只是 Dataset[Row] 的别名。在 Java API 中，类型为 Dataset。...使用反射来推断模式 Spark SQL 的 Scala 接口支持将元素类型为 case class 的 RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了表的模式。...当将 path/to/table 传给 SparkSession.read.parquet 或 SparkSession.read.load 时，Spark SQL 会自动从路径中提取分区信息，返回的...若设置为 true，Spark SQL 会根据每列的类型自动为每列选择一个压缩器进行数据压缩 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 设置一次处理多少
zookeeper 大数据分布式协调服务框架 spark 大数据分布式内存计算框架 未匹配 未匹配 参考代码 println("请输出一个词：") // StdIn.readLine表示从控制台读取一行文本...，从而可以快速获取样例类中的成员数据。...提取器(Extractor) 我们之前已经使用过scala中非常强大的模式匹配功能了，通过模式匹配，我们可以快速匹配样例类中的成员变量。例如： // 1....伴生对象中，还有一个unapply方法。与apply相反，unapply是将该类的对象，拆解为一个个的元素。 要实现一个类的提取器，只需要在该类的伴生对象中实现一个unapply方法即可。...包含姓名年龄两个字段 实现一个类的解构器，并使用match表达式进行模式匹配，提取类中的字段。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...是DataFrame API的一个扩展，是SparkSQL最新的数据抽象； 用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有DataFrame的查询优化特性； 用样例类来对DataSet中定义数据的结构信息...，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称； DataSet是强类型的。...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...目的：spark读写MySQL数据 可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径，或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。
样例类 样例类是一种特殊类，它可以用来快速定义一个用于保存数据的类（类似于Java POJO类），在后续要学习并发编程和spark、flink这些框架也都会经常使用它。...zookeeper 大数据分布式协调服务框架 spark 大数据分布式内存计算框架 未匹配 未匹配 参考代码 println("请输出一个词：") // StdIn.readLine表示从控制台读取一行文本...，从而可以快速获取样例类中的成员数据。...提取器(Extractor) 我们之前已经使用过scala中非常强大的模式匹配功能了，通过模式匹配，我们可以快速匹配样例类中的成员变量。例如： // 1....包含姓名年龄两个字段 实现一个类的解构器，并使用match表达式进行模式匹配，提取类中的字段。
而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据的结构信息，即 schema。...4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...这种方法就是在给出每一列的类型后，使用 as 方法，转成 DataSet，这在数据类型是 DataFrame 又需要针对各个字段处理时极为方便。...Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。数据源为 Parquet 文件时，Spark SQL 可以方便的执行所有的操作。...如果想关闭该功能，直接将该参数设置为 disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为 String 类型，不再进行类型解析。
同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的商品，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreProducts 数据集中。 ... 中的数据加载进来，并转换为 RDD，之后进行 map 遍历转换为 RDD（样例类是 spark mllib 中的 Rating），并缓存 val ratingRDD = spark ...输出是数据类型为 Array[Int] 的数组，表示与 productId 最相似的商品集合，并命名为 candidateProducts 以作为候选商品集合。 ...处理这个问题一般是通过当用户首次登陆时，为用户提供交互式的窗口来获取用户对于物品的偏好，让用户勾选预设的兴趣标签。 当获取用户的偏好之后，就可以直接给出相应类型商品的推荐。
DataSet Dataset是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。...= [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了...spark.implicits._ （2）创建样例类 case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型 （...3）转换 val testDS = testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
对于后者，我们使用另一个scala特性，quasiquotes，使得在运行的过程中从组合表达式产生代码更简单。最后，Catalyst提供一些公共扩展点，包括外部数据源和用户自定义类型。...二，语法树 Catalyst 的主要数据类型就是有节点对象组成的树。每个node都有一个node类型和零个或者多个子节点。Scala中新定义的node类型是TreeNode类的子类。...模式匹配是许多函数编程语言的特征，允许从代数数据类型的潜在嵌套结构中提取值。在Catalyst中，语法树提供了一种转换方法，可以在树的所有节点上递归地应用模式匹配函数，将匹配到的节点转换为特定结果。...它首先构建一个具有未绑定属性和数据类型的树(unresolved logical plan)，然后应用执行以下操作的规则： 1),通过name从catalog中查找relations。...物理计划还可以执行基于规则的物理优化，比如将列裁剪和过滤操在一个Spark的Map算子中以pipeline方式执行。此外，它可以将逻辑计划的操作下推到支持谓词或projection 下推的数据源。
Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...这个新的 Datasets API 的另一个好处是减少了内存使用量。由于 Spark 了解 Datasets 中数据的结构，因此可以在缓存 Datasets 时在内存中创建更优化的布局。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....": 1860, numStudents: 11318} … 你可以简单地定义一个具有预期结构的类并将输入数据映射到它，而不是手动提取字段并将其转换为所需类型。...列按名称自动排列，并保留类型。
代码地址为：github.com/4paradigm/OpenMLDB 第一步是对输入的左表进行索引列扩充，扩充方式有多种实现，只要添加的索引列每一行有unique id即可，下面是第一步的实现代码。...在Spark源码中，还有一些语法检查类和优化器类都会检查内部支持的join type，因此在Analyzer.scala、Optimizer.scala、basicLogicalOperators.scala...、SparkStrategies.scala这几个文件中都需要有简单都修改，scala switch case支持都枚举类型中增加对新join type的支持，这里不一一赘述了，只要解析和运行时缺少对新枚举类型支持就加上即可...对应的实现在子类HashJoin.scala中，原理与前面也类似，调用outerJoin函数遍历stream table的时候，修改核心的遍历逻辑，保证左表在拼不到时保留并添加null，在拼到一行时立即返回即可...从结果上看性能差异也很明显，由于右表数据量都比较小，因此这三组数据Spark都会优化成broadcast join的实现，由于LeftOuterJoin会拼接多行，因此性能就比新的LastJoin慢很多
我们会为原始数据定义几个样例类，通过 SparkContext 的 textFile 方法从文件中读取数据，并转换成 DataFrame，再利用 Spark SQL 提供的 write 方法进行数据的分布式插入...同样，我们应该先建好样例类，在 main() 方法中定义配置、创建 SparkSession 并加载数据，最后关闭 spark。...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的电影，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreMovies【电影评分个数统计表】数据集中...(num: Int, uid: Int, jedis: Jedis): Array[(Int, Double)] = { // 从 redis 中读取数据，用户评分数据保存在 uid:UID 为...，所以每个电影 mid 的最相似的 K 个电影很容易获取：从 MongoDB 中读取 MovieRecs 数据， 从 mid 在 simHash 对应的子哈希表中获取相似度前 K 大的那些电影。
Spark框架本身即用Scala编写，这使得在Scala中编写Spark应用时能够获得最佳的API体验和性能。Scala的高效率、并发处理能力以及对集合操作的优化，特别适合大规模数据处理和分析任务。...然后，我们使用模式匹配在describe函数中根据动物的类型打印不同的描述信息。模式匹配不仅限于类实例，还可以用于值、数组、列表等多种数据结构，大大增强了代码的表达力和可读性。...Scala的简洁性和Spark的高效性在这里得到了完美体现。Scala的并发模型在大数据处理中，高并发和并行计算能力至关重要。...更复杂的模式匹配模式匹配不仅限于基本类型和类实例，还支持提取器、守卫条件等高级特性，使得代码逻辑更加清晰和灵活。...Scala与大数据生态系统的深度整合Scala不仅在Apache Spark中扮演着核心角色，它还与大数据生态系统中的其他重要组件紧密集成，如Apache Kafka（用于实时数据流处理）、Apache
DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...hadoop fs -put /opt/data/people.json /input ok~ 1） 从Spark数据源进行创建 (1) 查看Spark数据源进行创建的文件格式, spark.read...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people...| name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+ 4）查看"name"列数据以及"age+1"数据 scala> df.select...）通过反射确定(需要用到样例类) 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala
类型擦除(Type erasure) 上面的类型模式示例中的Map部分，其实只是匹配了该变量是否为Map类型，并没有匹配其中的key和value的类型。...如果在类中声明了与该类相同的名字的 object 则该object 是该类的“伴生对象”。伴生对象有一个apply()用于构造对象，跟apply()对偶的是unapply()用于提取和“解构”。...上面例子的匹配，就是用了Person.unapply(...)。 Person类是case class，创建时就帮我们实现了一个伴生对象，这个伴生对象里定义了apply()和unapply()。...Option 类型的值有两个可能的值，一个为 Some(x) 其中 x 为有效值，另外一个为 None 对象，代表空值。...先前的文章： Scala学习笔记(七) Sealed Class 和 Enumeration Scala学习笔记(六) Scala的偏函数和偏应用函数 Scala学习笔记(五) 抽象类以及类中的一些语法糖
下述代码是Spark ML中VectorAssembler的实现代码，从代码中可见，如果数值是0，在SparseVector中是不进行记录的。...重点来了，Spark ML中对Vector类型的存储是有优化的，它会自动根据Vector数组中的内容选择是存储为SparseVector，还是DenseVector。...也就是说，一个Vector类型的字段，在Spark保存时，同一列会有两种保存格式：SparseVector和DenseVector。...也就是说，如果数据集中某一行数据适合存储为DenseVector，则XGBoost处理时，该行的缺失值为Float.NaN。...而如果该行数据适合存储为SparseVector，则XGBoost处理时，该行的缺失值为Float.NaN和0。
然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...3）Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
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