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Spark初识-Spark与Hadoop的比较

、Join、Cogroup、MapValues、Sort 等多种操作类型，同时还提供 Count, Actions 包括 Collect、Reduce、Lookup 和 Save 等操作 三、 各方面比较...，它本身并不能存储数据； Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS； Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，...还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除； Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR； Spark处理数据的设计模式与...倍（源自官网描述）； Spark中RDD一般存放在内存中，如果内存不够存放数据，会同时使用磁盘存储数据；通过RDD之间的血缘连接、数据存入内存中切断血缘关系等机制，可以实现灾难恢复，当数据丢失时可以恢复数据...*、本文参考 Spark和Hadoop的区别和比较 Spark与Hadoop相比的优缺点 [Spark 和 Hadoop MapReduce 对比](

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spark dataframe新增列的处理

往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...                                     ^ scala> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame... 0| |  8|  0| |  9|  0| +---+---+ scala> res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame

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Spark DataFrame写入HBase的常用方式

例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。...基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition...，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。...下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！ 2. Hortonworks的SHC写入 由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。...模块，使用的方法跟上面hortonworks一样，只是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks给拷贝过来了。

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息...., 你当然也可以使用DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列： In [5]: from pyspark.sql.functions import mean, min, max...列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目.

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【Spark Streaming】Spark Streaming的使用

，DStream直接也有依赖关系，RDD具有容错性，那么DStream也具有容错性 如图:每一个椭圆形表示一个RDD 椭圆形中的每个圆形代表一个RDD中的一个Partition分区 每一列的多个RDD表示一个...DStream(图中有三列所以有三个DStream) 每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD 4.准实时性/近实时性 Spark Streaming将流式计算分解成多个...总结 简单来说DStream就是对RDD的封装，你对DStream进行操作，就是对RDD进行操作 对于DataFrame/DataSet/DStream来说本质上都可以理解成RDD 2、DStream...使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver，直接到kafka分区中读取数据 不使用日志（WAL）机制。...-0-10 spark-streaming-kafka-0-10版本中，API有一定的变化，操作更加灵活，开发中使用 pom.xml <!

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Spark和Hadoop的区别和比较

目录 一、 两者的各方面比较 二、Spark相对Hadoop的优越性 三、三大分布式计算系统 ---- Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎...Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度） 一、实现原理的比较 Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算...ps：一个Application -> 多个job ->一个job多个stage -> 一个stage多个task 二、 两者的各方面比较 （1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比...可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS； （4）Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，还可以通过jdbc连接使用Mysql...，需要使用多次MR，这样涉及到落盘和磁盘IO，效率不高；而在Spark中，一个Job可以包含多个RDD的转换算子，在调度时可以生成多个Stage，实现更复杂的功能； （5）Hadoop中中间结果存放在HDFS

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基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

实验相关设置如下： 硬件配置：单个worker安装在一个节点上，节点配置：61 GB内存 + 8核CPU； 软件版本：Spark 2.0.0和Alluxio1.2.0，参数均为缺省配置； 运行方式：以standalone...同时通过改变DataFrame的大小来展示存储的DataFrame的规模对性能的影响。 存储DataFrame Spark DataFrame可以使用persist() API存储到Spark缓存中。...本次实验中，我们创建了一个包含2列的DataFrame（这2列的数据类型均为浮点型），计算任务则是分别计算这2列数据之和。...下图显示了不同存储方案中的聚合操作的完成时间。 ? 从上图可以看出，从Alluxio中读取DataFrame进行聚合操作具有比较稳定的执行性能。...在本文的实验环境中，对于各种Spark内置的存储级别， DataFrame规模达到20 GB以后，聚合操作的性能下降比较明显。

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Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...在调用这些函数时，还可以指定列的别名，以方便我们对这些数据进行测试。...例如： df.stat.crosstab("name", "brand").show() 但是需要注意的是，必须确保要进行交叉列表统计的列的基数不能太大。...为DataFrame新增加的数学函数都是我们在做数据分析中常常用到的，包括cos、sin、floor、ceil以及pow、hypot等。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等

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基于Alluxio系统的Spark DataFrame高效存储管理技术

实验相关设置如下： 硬件配置：单个worker安装在一个节点上，节点配置：61 GB内存 + 8核CPU； 软件版本：Spark 2.0.0和Alluxio1.2.0，参数均为缺省配置； 运行方式：以standalone...同时通过改变DataFrame的大小来展示存储的DataFrame的规模对性能的影响。 存储DataFrame Spark DataFrame可以使用persist() API存储到Spark缓存中。...本次实验中，我们创建了一个包含2列的DataFrame（这2列的数据类型均为浮点型），计算任务则是分别计算这2列数据之和。...下图显示了不同存储方案中的聚合操作的完成时间。 ? 从上图可以看出，从Alluxio中读取DataFrame进行聚合操作具有比较稳定的执行性能。...在本文的实验环境中，对于各种Spark内置的存储级别， DataFrame规模达到20 GB以后，聚合操作的性能下降比较明显。

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【Spark篇】---SparkSQL初始和创建DataFrame的几种方式

Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。 二、基础概念          1、DataFrame ? DataFrame也是一个分布式数据容器。...DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。 注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。...如果现实多行要指定多少行show(行数) * 注意：当有多个列时，显示的列先后顺序是按列的ascii码先后显示。...创建DataFrame（重要） 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按...转成JavaRDD * 注意： * 1.可以使用row.getInt(0),row.getString(1)...通过下标获取返回Row类型的数据，但是要注意列顺序问题---不常用 * 2.可以使用row.getAs

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Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...saveAsTable(tableName:String,source:String,mode:SaveMode,options:Map[String,String]):Unit 有很多重载函数，不一一列举...,调用insertInto函数时，首先指定数据库，使用的是hiveContext.sql("use DataBaseName") 语句，就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了。...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中

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Spark如何保证使用RDD、DataFrame和DataSet的foreach遍历时保证顺序执行

前言 spark运行模式 常见的有 local、yarn、spark standalone cluster 国外流行 mesos 、k8s 即使使用 local 模式，spark也会默认充分利用...CPU的多核性能 spark使用RDD、DataFrame、DataSet等数据集计算时，天然支持多核计算 但是多核计算提升效率的代价是数据不能顺序计算 如何才能做到即使用spark数据集计算时又保证顺序执行...1、重新分区 .repartition(1).foreach 2、合并分区 .coalesce(1).foreach 3、转换成数组 .collect().foreach 4、设置并行度 val spark...= SparkSession.builder().config("spark.default.parallelist","1").getOrCreate() 5、设置单核 val spark = SparkSession.builder...().appName("").master("local[1]").getOrCreate() 推荐使用 repartition，coalesce 和 collect 可能会出现 oom  速度固然重要

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的

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spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换 当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet...如何修改配置项： 可以通过SparkSession 的setConf 或则使用SQL命令 [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ? SET key=value 更多配置项如下： ?

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