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
811 随机文件名：aa52hj str(0) -> a str.take(0) -> a str.reverse(0) -> n str.takeRight(0) -> n 控制结构和函数 {}块是有值的，...值就是最后一个表达式的值;没有值的表达式（比如说赋值类型的）值为Unit def value = { val a = { val b = 1 b } println...} //对于条件分支，如果一个分支返回throw表达式，那么它的类型就是其他分支的类型 } 输出： --------------------------------------------...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
/*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操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
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
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Double) { private var
3) // ++= 末未添加人以及和 b ++= Array(4, 5, 6) println(b) //输出ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 6) //trimEnd，去掉末尾的n...result3) //输出ArrayBuffer(20, 40, 60) println(result4) //输出ArrayBuffer(20, 40, 60) //去掉第一个负数以外的负数...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...println(a.count(f)) //输出：4 //+= -= 返回this，所以我们可以用链式 a +=(1, 2, 3) -= 1 -= 5 //-= 去掉第一个为1和为5的元素
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setter //setter和getter...private[this] var name = "test" def setName(name: String) = { this.name = name } //会自动生成public的getter...和setter var times = 0 //会自动生成public的getter val alloc = "hash" } object Counter1 { val counter
一，什么是链式计算 1，一般开发习惯把事情封装到一个方法中；链式编程思想是把要做的事情封装到block中，给外部提供一个返回这个block的方法 2，链式编程思想方法特点:方法的返回值必须是block，...block的参数是需要操作的内容，block的返回值是返回这个block的方法的调用者 二，举例说明 比如我们定义个case class Person case class Person(private...三，总结 之所以会出现上面两种结果，是由于我们的setAge操作是执行之后返回的是对象本身，而setName操作又重新new 了一个对象。 由此，我们可以类比到RDD的操作。...其实，还有一种链式计算的实现方式是执行函数返回的是一个固定的类型，而不一定是调用者自身或者同父类的实现对象。...比如，Dataset最终执行的实现函数的返回就是固定类型：RDD[InternalRow]，而不是Dataset。这点后面会详细介绍。
(JAVA_HOME)，建议使用1.8； 下载scala-sdk https://www.scala-lang.org/download/all.html 并解压到某个路径(如：~/tools/scala...-2.12.6)，为方便使用还可以设置一下SCALA_HOME，在终端输入~/tools/scala-2.12.6/bin/scala(未设置SCALA_HOME)或scala(前提设置了SCALA_HOME...，本地仓库路径与实际使用的repository目录一致，例如 我的IDEA默认使用${user.home}/.m2/repository （见上图），故 settings.xml中localReposity...output 'dfs[a-z.]+' Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习，可以不用安装上面的hadoop环境，若要结合hdfs使用spark，则可以参考上面的步骤搭建...使用上面准备好的Scala环境，创建一个scala maven project：mvn-rdd-test 编写代码 package com.tencent.omg import org.apache.spark
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
lastNumber += 1 lastNumber } } } 伴生 object associate { /** * 伴生对象 * 针对又有静态方法，又有实例方法的...package hash { package learn { object test1 { def execute = { println("包的文件不一定要对应的文件夹下...包是被载入的 //val a = collection.mutable.ArrayBuffer(1,2,3,4) 语句有错，因为是相对路径引入包 //任意地方可以...串联式包语句 package com.hash.test{ object test5 { def execute = { //这里不会出错，因为如此定义com和com.hash下的都不可见...def execute = { wc.description } } } } 重命名和隐藏： object renameAndHide { //将Java中的HashMap
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...sql分组查询 （5）获取每一组的数据 （6）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。
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...persist()：与cache一样都是将一个RDD进行缓存，在之后的使用过程汇总不需要重新的计算了。它比cache灵活，可以通过自定义 StorageLevel类型参数，来定义缓存的级别。
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...一般新版本都是最先支持scala，虽然现在python的接口也在不断的丰富 4、到了工作岗位，你的师父（都是有几年相关经验的），前期由于python的支持还没有像scala那样完善，因此会从scala开始使用...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...persist()：与cache一样都是将一个RDD进行缓存，在之后的使用过程汇总不需要重新的计算了。它比cache灵活，可以通过自定义 StorageLevel类型参数，来定义缓存的级别。
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 {
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....里用final修饰的变量 val i = 1 //使用var定义的变量是可变的，在Scala中鼓励使用val var s = "hello" //Scala编译器会自动推断变量的类型...在Scala中重写一个非抽象的方法(没有被实现)必须使用override修饰符，抽象方法可以使用也可以不使用override。...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是...scala版本不匹配的问题。...默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。 看了官网说明，主要有两种编译方式，一种是MVN，另一种SBT。...输入：build/sbt -Dscala=2.11 -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver assembly，经过漫长的等待，不过最终还是成功了。...最好还是重新编译，顺便把这个HIVE的问题也解决了。以前采用没编译的版本也经常出现HIVE的各种错误。
Spark于11月9号又将几个BUG解决之后，release一个较新的版本。作为spark的追随者，于是开始重新进行spark的编译。...有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。简直是高效率。 对于scala的编译，还是只需要一条语句。...sudo scp -r spark-1.5.2 ndscbigdata@ubuntu-bigdata-8:/home/ndscbigdata/soft/ 开启spark,进入spark 监控页面，1.5.2...的版本马上就显现出来！
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。...其实没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。...Spark是内存计算没有错误，但是这并不是它的特性，只是很多专家在介绍spark的特性时，简化后就成了spark是内存计算。 什么样是内存技术？就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。...但是有人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为Spark是在内存中处理数据的。这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。...它其实是一种可以有效地使用内存LRU策略的技术。 误解二：Spark要比Hadoop快 10x-100x 大家在Spark的官网肯定看到了如下所示的图片 ?
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