spark scala练习 准备一个文件上传至hdfs hello word hello java hello python hello c++ 启动spark-shell spark-shell...获取到要计算的文件 val file = spark.read.textFile("test.txt") 统计该文件的行数 file.count() 获取第一行的内容 file.first()
/数组 var distData = sc.parallelize(data,3) //创建RDD distData.collect //收集展示 distData.take(1) //取出第一行/...数组中一个数据占一行 2.读取文件数据 var distFile = sc.textFile("data.txt")//按行读 distFile.take(1) //取出一行数据 //也可以同时读取多个文件...] = Array(12, 14, 16, 18) 5.flatmap是一个一对多的map var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD...[Int] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at :30 scala> rdd4.collect res6: Array[Int] = Array(...(1,1),(1,2),(2,3))) val rdd11 = rdd0.groupByKey() rdd11.collect 10.reduceByKey 是数据分组聚合操作，在一个key的数据集上使用
最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
基础 def primitiveType(): Unit = { //scala没有原始类型，都是对象 println("1.toString -> " + 1.toString)..."Hello".intersect("low")) //a.方法(b) == a 方法 b println("1.to(199) -> " + (1 to 199)) //scala...at com.hash.learn.scala.Chapter2.exception$.handleException(exception.scala:21) at com.hash.learn.scala.Chapter2....CMain$.main(CMain.scala:25) at com.hash.learn.scala.Chapter2.CMain.main(CMain.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0.../可以用字符串 for (i <- "abcdefg") println(i) } def advanceForLoop: Unit = { //嵌套循环写在同一行
setMaster("local[8]").setAppName("cbeann") //创建SparkContext val sc = new SparkContext(conf); //使用...setMaster("local[8]").setAppName("cbeann") //创建SparkContext val sc = new SparkContext(conf); //使用...import scala.collection.mutable /** * @author CBeann * @create 2019-08-10 18:36 * 自定义分区器...>2.1.1 2.11.11 2.7.3scala-library ${scala.version}
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。 ? Scala 是一门多范式的编程语言，类似于 Java 。...1).Java和scala可以无缝混编，都是运行在JVM上的 2).类型推测(自动推测类型)，不用指定类型 3).并发和分布式（Actor，类似Java多线程Thread） 4).特质trait，...interfaces 和 abstract结合) 5).模式匹配，match case（类似java switch case） 6).高阶函数（函数的参数是函数，函数的返回是函数），可进行函数式编程 spark...底层就是用scala编写的，所以想要更好的使用spark了解一下scala语言还是有必要的，并且从java看过去，scala很好理解，因为有很多语法和关键字都是一样的。
field class Counter { //field必须初始化，为了知道类型 //会自动生成private的getter还有private的set...
a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...优缺点： 方式一：开发量最大，导入性能最差 方式二：开发量次之，导入性能一般 方式三：开发量小，性能最优 总结分析： 方式一： 直接使用MapReduce读取表数据，然后每一行add一次，插入性能非常低效...方式二： 直接使用Hive，提前将数据构建成多个分区表，然后借助官方的es-hadoop框架，直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Do...
当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。...这里出现的英文to，也是比较奇怪的，我们看到过变量和函数使用英文，但是在for语句中使用英文，这也太随意了，不知道的以为是在做阅读理解。...下面来看下Scala是函数的定义，我们就能明白了，int=的含义 ? scala中函数的定义是使用关键字def,然后函数名，括号中参数的定义，更是与传统语言反着来。...Scala是参数在前，类型在后，以冒号(:)作为分隔符。返回值则是写在后面，函数的定义与函数体分隔符则是使用等号分割。...5、使用模式匹配可以用来获取元组的组员，例如 val (first, second, third) = t 但如果不是所有的部件都需要，那么可以在不需要的部件位置上使用_。
您可以通过特定的行数或行的百分比来限制从 SQL 查询返回的行。在某些情况下，您可能需要在返回的行数受到限制之前对查询结果进行排序。...如果指定 NULL 或大于或等于查询返回的行数的数字，则返回 0 行。如果 offset 包含小数，则小数部分将被截断。如果不指定此子句，则偏移量为 0，并且行限制从第一行开始。...如果不指定此子句，则返回从 offset + 1 行开始的所有行。如果您使用WITH TIES 关键字，您的查询还将包括与最后一个合格行的排序键匹配的所有行。...2500 182 Sullivan 2500 191 Perkins 2500 SQL 行限制限制和注意事项...： row_limiting_clause 子句受到以下限制： 您不能使用 for_update_clause 指定此子句。
") println("等同于") println("package com.hash.test{") println("package scala{") println...; } } } package com.hash { import com.hash.learn.scala.Chapter7.wc object test8 {...{HashMap => JavaHashMap, _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute1 = { val a =...{HashMap => _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute = { val a = HashMap(1 ->...2) } //scala程序默认隐式引入： //import java.lang._ //import scala._ //import Predef._ }
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...处理组内的Struct结构 （7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行collect方法后，才能在循环内使用...sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。
安装 首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下： $ sbt/sbt assembly.../bin/spark-shell scala> val textFile = sc.textFile("README.md") // 创建一个指向 README.md 引用 scala> textFile.count...// 对这个文件内容行数进行计数 scala> textFile.first // 打印出第一行 Apache访问日志分析器 首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成...使用SBT进行编译打包： sbt compile sbt test sbt package 打包名称假设为AlsApacheLogParser.jar。...然后在Spark命令行使用如下： log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count 这个统计将返回httpStatusCode
scores = Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) //构造一个可变Map[String,Int] val mscores1 = scala.collection.mutable.Map...("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) val mscores2 = scala.collection.mutable.Map(("Alice", 10...), ("aaa", 9), ("bbb", 8)) } def curdMap = { val scores = scala.collection.mutable.Map("Alice...for (v <- mapping.values) yield v println(c)//输出：List(10, 9, 5) } def sortedMap = { //scala
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce...
trait调用链 在trait中覆盖抽象方法 混合使用trait的具体方法和抽象方法 trait的构造机制 trati字段的初始化 让trait继承类 将trait作为接口使用 trait作为接口，和java...，在scala中没有implement的概念，无论继承类还是trait，统一都是extends 类继承trait后，必须实现其中的抽象方法，实现时不需要使用override关键字 scala不支持对类进行多继承...，而是支持多重继承trait，使用with关键字即可 scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) trait HelloTrait{...就想trait的功能混入了类 举例来说，trait中可以包含一些很多类都通用的功能方法，比如打印日志等等，spark中就使用了trait来定义了通用的日志打印方法 scala> :paste // Entering...中，trait是没有接受参数的构造函数的，这是trait与clas的唯一区别，但是如果需求就是要trait能够对field进行初始化，我们可以使用scala中非常特殊的一种高级特性--提前定义 scala
https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/87510822 Scala语言在函数式编程方面的优势适合Spark应用开发，IDEA...是我们常用的IDE工具，今天就来实战IDEA开发Scala版的Spark应用； 版本信息 以下是开发环境： 操作系统：win10； JDK：1.8.0_191； IntelliJ IDEA：2018.2.4...(Ultimate Edition) 以下是运行环境： Spark：2.3.3； Scala：2.11.12； Hadoop：2.7.7； 如果您想在几分钟之内搭建好Spark集群环境，请参考《docker...将下载好的文件解压，例如我这里解压后所在目录是：C:\software\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 IDEA安装scala插件 打开IDEA，选择"Configure"->“Plugins...{SparkConf, SparkContext} /** * @Description: 第一个scala语言的spark应用 * @author: willzhao E-mail: zq2599
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例：统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括：Iterable...其中Range就代表了一个序列，通常可以使用“1 to 10”这种语法来产生一个Range。...3, 5) scala> 8::list res3: List[Int] = List(8, 1, 2, 3, 5) LinkedList LinkedList代表一个可变的列表，使用elem可以引用其头部...，使用next可以引用其尾部 val l = scala.collection.mutable.LinkedList(1,2,3,4,5);l.elem;l.next 案例：使用while循环while...| currentList.elem = currentList.elem * 2 | currentList = currentList.next | } 案例：使用
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