[19] at makeRDD at :25 2）将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存 scala> val nocache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis...) 4）将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存 scala> val cache = rdd.map(_.toString+System.currentTimeMillis).cache cache:...检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。 为当前RDD设置检查点。...在checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。...at parallelize at :24 3）将RDD转换为携带当前时间戳并做checkpoint scala> val ch = rdd.map(_+System.currentTimeMillis
ParallelCollectionRDD[19] at makeRDD at :25 // 2.将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存 scala> val nocache = rdd.map...res2: Array[String] = Array(buwenbuhuo1538978283199) // 4.将RDD转换为携带当前时间戳并做缓存 scala> val cache = rdd.map...检查点通过将数据写入到 HDFS 文件系统实现了 RDD 的检查点功能。 为当前 RDD 设置检查点。...在 checkpoint 的过程中，该RDD 的所有依赖于父 RDD中 的信息将全部被移除。 ...所以，建议对 checkpoint()的 RDD 使用持久化, 这样 RDD 只需要计算一次就可以了. 本次的分享就到这里了
另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...②没有索引的查询使用大量I/O。比如一般的数据库表都会建立索引，通过索引加快查询效率。 ③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 ...三、SparkSQL入门 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。...RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]
另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...②没有索引的查询使用大量I/O。比如一般的数据库表都会建立索引，通过索引加快查询效率。 ③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 ④面对查询需求，数据库必须被大量膨胀才能满足需求。...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。
电影信息表结构 电影号::标题::流派 （3）ratings.dat UerID::MoviesID::Rating::Timestamp 评级表结构 UerID:: MoviesID::评级::时间戳...（4）将处理后的评级表和处理后的用户表进行join操作。...提取列 //2.1 users: RDD[(userID, age)] val users = usersRdd.map(_.split("::"))...Map-side Join Map-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作，其中，“小表”是指文件足够小，可以加载到内存中。...sortByKey() 将 RDD[(K, V)] 中的 records 按 key 排序，ascending = true 表示升序，false 表示降序。
> Dataset createDataFrame(RDD rdd,scala.reflect.api.TypeTags.TypeTag evidence$2) 从rdd创建DateFrame...public Dataset range(long start,long end) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start到结束（不包括），步长值为...public Dataset range(long start, long end, long step) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start...public Dataset range(long start,long end,long step,int numPartitions) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset... f) 执行一些代码块并打印输出执行该块所花费的时间。
以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件，因此我们可以根据时间戳来访问消息。...: " + df.format(now)); long fetchDataTime = nowTime - 1000 * 60 * 30; // 计算30分钟之前的时间戳...说明：基于时间戳查询消息，consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中 以下为一个通用的，spark读取kafka...中某段时间之前到执行程序此刻的时间范围内的数据并加载到RDD中的方法： package com.bonc.utils import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer...消费速度控制 在有些场景可以需要暂停某些分区消费，达到一定条件再恢复对这些分区的消费，可以使用pause()方法暂停消费，resume()方法恢复消费，示例代码如下： package com.bonc.rdpe.kafka110
以下是带有一些示例数据的csv文件示例： [1fa39r627y.png] 我们使用Scala案例类来定义与传感器数据csv文件相对应的传感器模式，并使用parseSensor函数将逗号分隔值解析到传感器案例类中...HBase表格模式 流数据的HBase表格模式如下： 泵名称日期和时间戳的复合行键 可以设置报警列簇，来监控数据。请注意，数据和警报列簇可能会设为在一段时间后失效。...[jr0z2bjq6s.png] 接下来，我们使用DStream foreachRDD方法将处理应用于此DStream中的每个RDD。...%29)方法将传感器和警报数据写入HBase ，该方法使用Hadoop将RDD输出到任何支持Hadoop的存储系统，该存储系统的配置对象（请参阅上面的HBase的Hadoop配置）。...[vcw2evmjap.png] 以下代码读取HBase表，传感器表，psi列数据，使用StatCounter计算此数据的统计数据，然后将统计数据写入传感器统计数据列。
去做不同的统计推荐结果 // 1、历史热门商品统计（按照商品的评分次数统计）数据结构是：productId, count // 2、最近热门商品统计，即统计以月为单位每个商品的评分个数（需要将时间戳转换成...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，通过 UDF 函数将评分的数据时间修改为月，然后统计每月商品的评分数。...// 2、最近热门商品统计，即统计以月为单位每个商品的评分个数（需要将时间戳转换成 yyyyMM 格式后，按照商品的评分次数统计）数据结构是：productId, count, yearmonth ...// 创建一个日期格式化工具 val simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMM") // 注册 UDF，将 时间戳 timestamp... 转化为年月格式 yyyyMM，注意：时间戳 timestamp 的单位是 秒，而日期格式化工具中 Date 需要的是 毫秒，且 format() 的结果是 字符串，需要转化为 Int 类型 spark.udf.register
3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...都使用了 catalyst 进行 SQL 的优化。可以使得不太会使用 RDD 的工程师写出相对高效的代码。 7、RDD 和 DataFrame 和 DataSet 之间可以进行数据转换。...RDD 操作添加到 DataFrame 上（将 RDD 转成 DataFrame） import spark.implicits._ // 通过 spark.read 操作读取 JSON...：需要我们先定义 case 类 // 通过反射的方式来设置 Schema 信息，适合于编译期能确定列的情况 rdd.map(attributes => Person(attributes(0), attributes...(1).trim().toInt)).toDF() // 样例类-> RDD -> toDF()（注意：这是第二种方式） // 通过编程的方式来设置 Schema 信息，适合于编译期不能确定列的情况（
如果想应用范围内仍有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...= true) |-- name: string (nullable = true) 3）只查看"name"列数据 scala> df.select("name").show() +-------+...| name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+ 4）查看"name"列数据以及"age+1"数据 scala> df.select...> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala> peopleRDD.map{ x => val para...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD
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...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。...spark.sql.files.openCostInBytes 4194304 (4 MB) 按照字节数来衡量的打开文件的估计费用可以在同一时间进行扫描。 将多个文件放入分区时使用。...时间戳现在存储在 1 微秒的精度，而不是 1 纳秒的。 在 sql 语句中，floating point（浮点数）现在解析为 decimal。HiveQL 解析保持不变。...该列将始终在 DateFrame 结果中被加入作为新的列，即使现有的列可能存在相同的名称。
5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。...RDD 操作添加到 DataFrame 上 import spark.implicits._ SparkSession.builder 用于创建一个 SparkSession。...import spark.implicits._ 的引入是用于将 DataFrames 隐式转换成 RDD，使 df 能够使用 RDD 中的方法。...第二种：是通过编程接口的方式将 Schema 信息应用于 RDD，这种方式可以处理那种在运行时才能知道列的情况下。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。
目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有： 从R list或vector创建RDD（parallelize...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...数据过滤：filter(), where() 排序：sortDF(), orderBy() 列操作：增加列- withColumn()，列名更改- withColumnRenamed()，选择若干列 -...从这里可以看出，与Scala RDD API相比，SparkR RDD API的实现多了几项开销：启动R worker进程，将分区数据传给R worker和R worker将结果返回，分区数据的序列化和反序列化...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析
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table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...1）创建一个RDD scala> val peopleRDD = sc.textFile("/input/people.txt") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 3）将RDD转化为DataSet scala> peopleRDD.map...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...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。
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>...> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 将RDD转化为DataSet scala> peopleRDD.map...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...展示 scala> df.show +----+---+ |name|age| +----+---+ |Andy| 32| +----+---+ 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成...: RDD 一般跟sparkMlib 同时使用 RDD 不支持sparkSQL操作 DataFrame 跟RDD和DataSet不同，DataFrame 每一行类型都固定为Row，每一列值无法直接访问
1.如果想使用SparkRDD进行编程，必须先学习Java，Scala，Python，成本较高 2.R语言等的DataFrame只支持单机的处理，随着Spark的不断壮大，需要拥有更广泛的受众群体利用...（RDD with Schema） - 以列（列名、列的类型、列值）的形式构成的分布式数据集，依据列赋予不同的名称 It is conceptually equivalent to a table in...image.png 3.DataFrame和RDD的对比 RDD：分布式的可以进行并行处理的集合 java/scala ==> JVM python ==> python runtime DataFrame...：也是一个分布式的数据集，他更像一个传统的数据库的表，他除了数据之外，还能知道列名，列的值，列的属性。...{ val spark = SparkSession.builder() .appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate() // 将json
DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...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。...举个例子，我们可以使用下列目录结构存储上文中提到的人口属性数据至一个分区的表，将额外的两个列 gender 和 country 作为分区列： path └── to └── table...如果用户即只想访问 path/to/table/gender=male 下的数据，又希望 gender 能成为分区列，可以使用 basePath 选项，如将 basePath 设置为 path/to/table...可以将 Hive 的依赖添加到 classpath，Spark 将自动加载这些依赖。
01 DataFrame介绍 DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。...02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...具体的时间差异如下图所示： ? 由上图可以看到，使用了DataFrame(DF)之后，Python的性能得到了很大的改进，对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...spark.sql("select * from swimmersJSON").collect() 05 DF和RDD的交互操作 printSchema() 该方法可以用来打印出每个列的数据类型，我们称之为打印模式...swimmers.count() 运行筛选语句 我们可以使用filter子句运行筛选语句，用select子句来指定要返回的列。
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