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第三天：SparkSQL

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！ 传统的数据分析中一般无非就是SQL，跟MapReduce。...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。...和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要使用HDFS，则需要将metastore删除，...外部Hive应用 如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： ​ Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset...Append追加模式： 数据重复，最明显错误就是：主键已经存在 Overwrite 覆盖模式： 将原来的数据删除，对于实际项目来说，以前分析结果也是需要的，不允许删除 08-[掌握]...针对JSON格式文本数据，直接使用text/textFile读取，然后解析提取其中字段信息 /* {"name":"Andy", "salary":30} - value: String...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据： 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是，每行数据各个字段使用...，无论使用DSL还是SQL，构建Job的DAG图一样的，性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎： Catalyst：将SQL和DSL转换为相同逻辑计划。 ​

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Spark SQL 快速入门系列(7) | SparkSQL如何实现与多数据源交互

Spark SQL 的DataFrame接口支持操作多种数据源. 一个 DataFrame类型的对象可以像 RDD 那样操作(比如各种转换), 也可以用来创建临时表.   ...还有, 如果你执行的是 Overwrite 操作, 在写入新的数据之前会先删除旧的数据. ?   下列为此图实例 5. 如果已经保存过，再次保存相同的文件会出现报错【erroe(模式)】 ?...数据源应该用全名称来指定, 但是对一些内置的数据源也可以使用短名称:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text val peopleDF = spark.read.format...2.在文件上直接运行 SQL   我们前面都是使用read API 先把文件加载到 DataFrame, 然后再查询....注意:   Parquet格式的文件是 Spark 默认格式的数据源.所以, 当使用通用的方式时可以直接保存和读取.而不需要使用format   spark.sql.sources.default 这个配置可以修改默认数据源

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Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

​ SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。....png)] 数据集ratings.dat总共100万条数据，数据格式如下，每行数据各个字段之间使用双冒号分开： 数据处理分析步骤如下： 将分析结果，分别保存到MySQL数据库表中及CSV文本文件中...将分析结果数据保存到外部存储系统中，比如保存到MySQL数据库表中或者CSV文件中 resultDF.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) // 保存结果数据至...文件中 // 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中

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Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

​ SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。....png)] 数据集ratings.dat总共100万条数据，数据格式如下，每行数据各个字段之间使用双冒号分开： 数据处理分析步骤如下： 将分析结果，分别保存到MySQL数据库表中及CSV文本文件中...将分析结果数据保存到外部存储系统中，比如保存到MySQL数据库表中或者CSV文件中 resultDF.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) // 保存结果数据至...文件中 // 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中

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Spark Shell笔记

例子从 RDD 中随机且有放 回的抽出 50%的数据，随机种子值为 3（即 可能以 1 2 3 的其中一个起始值） scala> val rdd5 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7...glom:将每一个分区形成一个数组，形成新的 RDD 类型时 RDD[Array[T]] subtract:计算差的一种函数去除两个 RDD 中相同的 元素，不同的 RDD 将保留下来 mapValues...方法，将它装换为文件中的文 本 saveAsSequenceFile(path)：将数据集中的元素以 Hadoop sequencefile 的格式保存到指定的目录 下，可以使 HDFS 或者其他 Hadoop...saveAsObjectFile(path)：用于将 RDD 中的元素序列化成对象， 存储到文件中。...("hdfs://Master:9000/cbeann/README2.txt") JSON 、CSV文件输入输出(Shell) 先通过文本文件读入，然后通过fastjson等第三方库解析字符串为自定义的类型

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适合小白入门的IDEA开发SparkSQL详细教程

创建DataFrame/DataSet Spark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种： 第1种...(2).toInt)) //3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits...toInt,line(1),line(2).toInt)) //3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 //....toInt)) //3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._....toInt)) //3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._

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【技术分享】Spark DataFrame入门手册

但是比hive表更加灵活的是，你可以使用各种数据源来构建一个DataFrame，如：结构化数据文件（例如json数据）、hive表格、外部数据库，还可以直接从已有的RDD变换得来。...下面的语句是新建入口类的对象。最下面的语句是引入隐式转换，隐式的将RDD转换为DataFrame。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...，这个表随着对象的删除而删除了 10、 schema 返回structType 类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回 11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames...使用这种类型需要加import sqlContext.implicits._ （这些是从身边spark大神xuehao同学那里学到的）这些细节真的从实践中来，所以大家赶紧收藏！

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spark dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）

spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...，这个表随着对象的删除而删除了 10、 schema 返回structType 类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回 11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames...：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据 14、 unpersist...Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除列 列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在...通过使用.rdd操作，一个数据框架可被转换为RDD，也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式的字符串同样可行。...13.2、写并保存在文件中 任何像数据框架一样可以加载进入我们代码的数据源类型都可以被轻易转换和保存在其他类型文件中，包括.parquet和.json。

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spark RDD transformation与action函数整理

5.foreach(println) 输出查看数据 (使用take可获取少量数据,如果工程项目中为DataFrame,可以调用show(1)) 这里提到一个东西，就是调用collect()函数 这个函数会将所有数据加载到...()函数将数据缓存如内存 想删除的话可以调用unpersist()函数 Pari RDD的转化操作 由于Pair RDD中包含二元组，所以需要传递的函数应当操作二元组而不是独立的元素 12.reduceByKey...聚合操作 21.在scala中使用reduceByKey()和mapValues()计算每个值对应的平均值  这个过程是这样的 首先通过mapValues函数，将value转化为了(2,1),(3,1)...22.并行度问题 在执行聚合操作或者分组操作的时候，可以要求Spark使用给定的分区数，Spark始终尝试根据集群的大小推出一个有意义的默认值，但是有时候可能要对并行度进行调优来获取更好的性能。...读取HDFS中csv文件 import java.io.StringReader import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader val input = sc.textFile

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我的Pandas学习经历及动手实践

我根据之前整理的一些pandas知识，总结了一个pandas的快速入门的知识框架。有了这些知识，然后去通过项目实战，然后再补充。希望能帮助大家快速上手。 Pandas入门知识框架 1....: 表示分隔符为空白字符， 可以是一个空格， 两个空格 index_col: 表示哪个或者哪些列作为index prefix: 当导入的数据没有header时， 设置此参数会自动加一个前缀 通用解析参数...如果使用 infer 参数，则使用 gzip、bz2、zip 或者解压文件名中以 ‘.gz’、‘.bz2’、‘.zip’ 或 ‘xz’ 这些为后缀的文件，否则不解压。...手动压缩本文一直使用的 test.csv 为 test.zip 文件，然后打开 In [73]: df = pd.read_csv('test.zip',sep='\s+',compression='...['Chinese'].astype(np.int64) 数据间的空格 有时候我们先把格式转成了 str 类型，是为了方便对数据进行操作，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数：

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

【系统初始化部分】   0、通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 和 ElasticSearch 中。...将数据文件 movies.csv，ratings.csv，tags.csv 复制到资源文件目录 src/main/resources 下，我们将从这里读取数据并加载到 mongodb 和 elastic...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。   ...实现思路：在计算完整个电影的平均得分之后，将影片集合与电影类型做笛卡尔积，然后过滤掉电影类型不符合的条目，将 DataFrame 输出到 MongoDB 的 GenresTopMovies【电影类别 TOP10...2、离线推荐算法已经将电影相似度矩阵提前计算到了 MongoDB 中。   3、Kafka 已经获取到了用户实时的评分数据。

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Pandas快速上手！

我根据之前整理的一些pandas知识，总结了一个pandas的快速入门的知识框架。有了这些知识，然后去通过项目实战，然后再补充。希望能帮助大家快速上手。 Pandas入门知识框架 1....: 表示分隔符为空白字符， 可以是一个空格， 两个空格 index_col: 表示哪个或者哪些列作为index prefix: 当导入的数据没有header时， 设置此参数会自动加一个前缀 通用解析参数...如果使用 infer 参数，则使用 gzip、bz2、zip 或者解压文件名中以 ‘.gz’、‘.bz2’、‘.zip’ 或 ‘xz’ 这些为后缀的文件，否则不解压。...手动压缩本文一直使用的 test.csv 为 test.zip 文件，然后打开 In [73]: df = pd.read_csv('test.zip',sep='\s+',compression='...['Chinese'].astype(np.int64) 数据间的空格 有时候我们先把格式转成了 str 类型，是为了方便对数据进行操作，这时想要删除数据间的空格，我们就可以使用 strip 函数：

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