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...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...深入挖掘 下面如果我们想知道哪些URL是有问题的，比如URL中有一个空格等导致404错误，显然需要下面步骤： 过滤出所有 404 记录 从每个404记录得到request字段(分析器请求的URL字符串是否有空格等
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。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（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...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
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。
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
http://spark.apache.org 是一个围绕速度，易用和复杂分析的开源的大数据处理框架。...近年来，EVAM一直在探索使用流行功能的客户解决方案，比如AWS Kinesis和RedShift，在本文中我们将探讨基于Apache Spark和EVAM事件处理引擎的解决方案体系结构。...针对场景的有效管理策略是在Spark或其他开源框架之上构建健壮的实时参与解决方案所面临的众多挑战之一。 除了对场景的全球约束进行优先级排序和支持外，使用实时仪表板监视场景也很重要。...Apache Spark将继续流行，因为它提供了一个日益成熟的实时数据收集框架，支持一系列批处理功能，包括Graph，Hadoop等。然而，在Spark上提供一个有效的实时事件管理系统将是一件大事。...在Spark上开发这样一个系统，以及优先和限制场景的灵活性对大多数团队来说都不是一个现实的目标。 一个切实的方法将使用Spark和已验证的企业实时事件处理引擎（如EVAM提供的）一起使用。
http://spark.apache.org 是一个基于高速处理的大数据开源框架，具有易用和处理复杂分析的特性。...近年来，EVAM开始探索利用AWS Kinesis和RedShift等流行功能用于客户解决方案，在本文中我们将探讨基于Apache Spark和EVAM的事件处理引擎的解决方案体系结构。...针对场景有效管理策略并在Spark或其他开源框架之上构建健壮的实时参与解决方案是所面临众多挑战之一。 除对场景的全球约束进行优先级排序和支持外，使用实时仪表板监视场景也很重要。...EVAM设计包括一个可视化场景设计器，它使用Spark技术事件的输入来识别更高级别的业务事件。...在另一篇文章中，我们将探讨如何在AWS上部署EVAM，使用Kinesis，RedShift和其他服务为全球无线运营商提供实时事件解决方案。
一、前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据清洗尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。...方案实现原理： 这种方案从根源上解决了数据倾斜，因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。但是这里也要提醒一下大家，这种方式属于治标不治本。...比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。...方案实现原理： 将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。...7、使用随机前缀和扩容RDD进行join 方案适用场景： 如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。
问题导读 1.如何进入spark shell？ 2.spark shell中如何加载外部文件？ 3.spark中读取文件后做了哪些操作？ about云日志分析，那么过滤清洗日志。该如何实现。...使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。...下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介绍如何从Apache访问日志文件中生成URL点击率的排序 spark安装需要安装hadoop...(RDD.scala:306) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:270) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute...(ResultTask.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89) at org.apache.spark.executor.Executor
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...没有受检异常，throw表达式类型为Nothing def handleException: Unit = { //scala没有受检异常 //throw表达式类型为Nothing...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
spark的日志分类 spark的日志都有那些： 1.event(history) 2.work 3.executor 解决方法 方案1 一开始为了快速实现日志清理，选择了脚本自动清理，写了shell脚本便于清理历史文件...方案2 spark配置来解决这几个问题 conf文件下面的两个文件中修改配置： 1.解决executor（work目录） 日志太大的问题，修改spark-defaut.conf # 日志循环复写的策略（...hourly 2.解决历史日志问题spark-env.sh 文件添加 历史日志清洗参数配置 export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory...='-Dlog4j.configuration=file:/opt/spark/conf/log4j.properties' \ 总结 再实际应用过程中依然有很多不能日志复写或者不能文件导致日志太大的问题...，需要具体问题具体解决。
有的php扩展，加载是有先后顺序的，如果搞错了，会导致扩展无法加载。...lib64/php/modules/pdo_sqlsrv.so.so: undefined symbol: php_pdo_register_driver)) in Unknown on line 0 解决办法...usr/lib64/php/modules/swoole.so.so: undefined symbol: php_sockets_le_socket)) in Unknown on line 0 解决办法...： extension=sockets.so extension=swoole.so //放到pdo后面 加载完后，重新启动，php-fpm就好 总结 以上所述是小编给大家介绍的解决php extension...加载顺序问题,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set("spark.serializer...", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map { //new String(rowkey.get
开源社区最初是用Scala编程语言编写的，它开发了一个支持Apache Spark的神奇工具。PySpark通过其库Py4j帮助数据科学家与Apache Spark和Python中的RDD进行交互。...Polyglot： 支持Scala，Java，Python和R编程。 让我们继续我们的PySpark教程博客，看看Spark在业界的使用情况。...医疗保健提供商正在使用Apache Spark来分析患者记录以及过去的临床数据，以确定哪些患者在从诊所出院后可能面临健康问题。...易趣使用Apache Spark提供有针对性的优惠，增强客户体验并优化整体性能。 旅游业也使用Apache Spark。...RDD尝试通过启用容错分布式内存计算来解决所有问题。RDD是弹性分布式数据集的缩写。RDD是一种分布式内存抽象，它允许程序员以容错的方式在大型集群上执行内存计算。
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
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Do...
在spark开发过程中，一直想在程序中进行master的开发，如下代码： val conf = new SparkConf().setMaster("spark://hostname:7077").setAppName...("Spark Pi") 但是直接进行此项操作，老是碰到org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream错误，找了很多资料，有各种各样的解决办法...于是终于费劲地找到原因如下: 报错的意思应该是没有将jar包提交到spark的worker上面 导致运行的worker找不到被调用的类，才会报上述错误，因此设置个JAR，果然搞定。 ...val conf = new SparkConf().setMaster("spark://ubuntu-bigdata-5:7077").setAppName("Spark Pi") .setJars...(List("/home/ndscbigdata/simpleSparkApp.jar")) 通过此次调试，才明白后续调试可以先在local模式下进行解决，之后再生成JAR，采用编程模式运行。
scala如何解决类型强转问题 scala属于强类型语言，在指定变量类型时必须确定数据类型，即便scala拥有引以为傲的隐式推到，这某些场合也有些有心无力。 ...因此在进行面向接口编程时，借助类型强转，只要编码没有问题，就可以使用准备使用的class类。但在scala中，这条路就走不通了。因为scala没有类型强壮。 那如何办呢? ...众所周知，scala编译后变成字节码文件，运行在jvm中。那么从骨子里，scala可以说是脱胎于java，同样scala可以调用java所有的类库。
今天安装mongodb后发现apache无法启动 命令行 services.msc 打开服务 在服务里启动Apache2a服务，报错误码1 网上查有很多情况都报的1 可以通过命令行下 执行apache...httpd.exe进一步了解 AH00548: NameVirtualHost has no effect and will be removed in the next release D:/phpStudy/Apache...shutting down AH00015: Unable to open logs 看到这里估计是80端口被占用了，我之前也有一次遇到过80被System占用，后来通过修改httpd.conf里的监听端口解决...80 查看占用的pid 为4 通过tasklist 显示所有进程 System 4 Services 0 108 K 果然还是System占用，这次必须解决...Apache 解决80端口占用问题 ，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！
") 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._ }
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