决策树有训练分类模型的函数trainClassifier和回归模型的函数trainRegressor，这里我们使用trainClassifier。 我们来看看trainClassifier都需要什么参数：
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。
在机器学习中，数据的处理也非常重要，矩阵、统计什么的都很常见。这一篇看一下Statistics统计相关的操作。
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展，支持连续的数据流处理。
真的是超级忙碌的一周，所幸的是我们迎来了新的家庭成员一只小猫咪--大王。取名为大王的原因竟然是因为之前作为流浪猫的日子总是被其他猫所欺负，所以希望他能做一只霸气的霸王猫啦。
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。
spark 中的 reduce 非常的好用，reduce 可以对 dataframe 中的元素进行计算、拼接等等。例如生成了一个 dataframe :
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，最新的版本是1.8.0。
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作，包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时，还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理，以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换：
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？ 答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中，获得元数据信息，恢复集群运行状态，才能对外继续提供服务，作业提交资源申请等，在恢复前是不能接受请求的。另外，Master切换需要注意2点 1）在Master切换的过程中，所有的已经在运行的程序皆正常运行！因为Spark Application在运行前就已经通过Cluster Manager获得了计算资源，所以在运行时Job本身的调度和处理和Master是没有任何关系的！ 2） 在Master的切换过程中唯一的影响是不能提交新的Job：一方面不能够提交新的应用程序给集群，因为只有Active Master才能接受新的程序的提交请求；另外一方面，已经运行的程序中也不能够因为Action操作触发新的Job的提交请求； 2.Spark master HA 主从切换过程不会影响集群已有的作业运行，为什么？ 答：因为程序在运行之前，已经申请过资源了，driver和Executors通讯，不需要和master进行通讯的。 3.Spark on Mesos中，什么是的粗粒度分配，什么是细粒度分配，各自的优点和缺点是什么？ 答：1）粗粒度：启动时就分配好资源， 程序启动，后续具体使用就使用分配好的资源，不需要再分配资源；好处：作业特别多时，资源复用率高，适合粗粒度；不好：容易资源浪费，假如一个job有1000个task，完成了999个，还有一个没完成，那么使用粗粒度，999个资源就会闲置在那里，资源浪费。2）细粒度分配：用资源的时候分配，用完了就立即回收资源，启动会麻烦一点，启动一次分配一次，会比较麻烦。 4.如何配置spark master的HA？ 1)配置zookeeper 2)修改spark_env.sh文件,spark的master参数不在指定，添加如下代码到各个master节点 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=”-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark” 3) 将spark_env.sh分发到各个节点 4)找到一个master节点，执行./start-all.sh，会在这里启动主master,其他的master备节点，启动master命令: ./sbin/start-master.sh 5)提交程序的时候指定master的时候要指定三台master，例如 ./spark-shell –master spark://master01:7077,master02:7077,master03:7077 5.Apache Spark有哪些常见的稳定版本，Spark1.6.0的数字分别代表什么意思？ 答：常见的大的稳定版本有Spark 1.3,Spark1.6, Spark 2.0 ，Spark1.6.0的数字含义 1）第一个数字：1 major version : 代表大版本更新，一般都会有一些 api 的变化，以及大的优化或是一些结构的改变； 2）第二个数字：6 minor version : 代表小版本更新，一般会新加 api，或者是对当前的 api 就行优化，或者是其他内容的更新，比如说 WEB UI 的更新等等； 3）第三个数字：0 patch version ， 代表修复当前小版本存在的一些 bug，基本不会有任何 api 的改变和功能更新；记得有一个大神曾经说过，如果要切换 spark 版本的话，最好选 patch version 非 0 的版本，因为一般类似于 1.2.0, … 1.6.0 这样的版本是属于大更新的，有可能会有一些隐藏的 bug 或是不稳定性存在，所以最好选择 1.2.1, … 1.6.1 这样的版本。 通过版本号的解释说明，可以很容易了解到，spark2.1.1的发布时是针对大版本2.1做的一些bug修改，不会新增功能，也不会新增API，会比2.1.0版本更加稳定。 6.driver的功能是什么？ 答： 1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序的人口点；2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到E
在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种： UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数，类似to_char,to_date等 UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），用户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数，有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition;
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
Schema Evolution（模式演进）允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式，以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数？ 2.创建DataFrame有哪些函数？ 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2：SparkSession思考与总
map的输入固定是LongWritable和Text，可理解为偏移量和String类型的数据。 核心：map的输出的key和value是reduce的输入的key和value
Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。
Spark框架核心概念 首先介绍Spark中的核心名词概念，然后再逐一详细说明。 RDD：弹性分布式数据集，是Spark最核心的数据结构。有分区机制，所以可以分布式进行处理。有容错机制，通过RDD之间的依赖关系来恢复数据。 依赖关系：RDD的依赖关系是通过各种Transformation（变换）来得到的。父RDD和子RDD之间的依赖关系分两种：①窄依赖②宽依赖。 ①窄依赖：父RDD的分区和子RDD的分区关系是：一对一。 窄依赖不会发生Shuffle，执行效率高，spark框架底层
基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。这在很多领域都有现实的应用场景，如新闻网站的新闻自动分类，垃圾邮件检测，非法信息过滤等。本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类，进而检测其是否为垃圾消息，基本步骤是：首先将文本句子转化成单词数组，进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量，最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型，以此来实现文本
本文旨在介绍使用机器学习算法，来介绍Apache Spark数据处理引擎。我们一开始会先简单介绍一下Spark，然后我们将开始实践一个机器学习的例子。我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。 APACHE SPARK Apache Spark是一个开源的集群计算框架，用Spa
本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、模型选择。
Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。
我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
一个 Parquet 文件是由一个 header 以及一个或多个 block 块组成，以一个 footer 结尾。
上一篇《SparkCore快速入门系列（5）》，下面给大家更新一篇SparkSQL入门级的讲解。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQ
Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力。鉴于此，本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark。本文是Apache Spark入门系列教程（共四部分）的第一部分。 全文共包括四个部分： 第一部分：Spark入门，介绍如何使用Shell及RDDs 第二部分：介绍Spark SQL、Dataframes及如何结合Spark与Cassandra一起使用 第三部分：介绍Spark MLlib和Spark Streaming 第四部分：介绍Spark Graphx图计
我们在之前的文章《大数据可视化从未如此简单 - Apache Zepplien全面介绍》中提到过一文中介绍了 Zeppelin 的主要功能和特点，并且最后还用一个案例介绍了这个框架的使用。这节课我们用两个直观的小案例来介绍 Zepplin 和 Spark 如何配合使用。
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>4.0.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId>
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
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。
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
该项目以车辆预测为基础，学习业务解决的方法论。 学习完本项目后，可以解决如下问题或适用于如下业务场景： 1、公路堵车预测 2、地铁人流量预测 3、共享单车聚集点预测等等
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。
Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。目前为止，Spark SQL 还不支持包含 Map 字段的 JavaBean。但是支持嵌套的 JavaBeans，List 以及 Array 字段。你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有字段设置 getter 和 setter 方法来创建一个 JavaBean。
DataFrame 不是Spark Sql提出的。而是在早起的Python、R、Pandas语言中就早就有了的。
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！
在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。
SQL 在解析字符串方面，能力还是有限，因为支持的算子譬如substring,split等有限，且不具备复杂的流程表达能力。我们内部有个通过JSON描述的DSL引擎方便配置化解析，然而也有一定的学习时间成本。
RDD是Spark编程中最基本的数据对象， 无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。 在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。
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