（类似Spark Core中的RDD） 2、DataFrame、DataSet DataFrame是一种类似RDD的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession.../user.json") 从一个存在的RDD进行转换； 还可以从Hive Table进行查询返回。...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...企业开发中，通常采用外部Hive。 4.1 内嵌Hive应用 内嵌Hive，元数据存储在Derby数据库。
中定义好Result DataFrame/Dataset后，调用writeStream()返回DataStreamWriter对象，设置查询Query输出相关属性，启动流式应用运行，相关属性如下：...将DataFrame写入Kafka时，Schema信息中所需的字段： 需要写入哪个topic，可以像上述所示在操作DataFrame 的时候在每条record上加一列topic字段指定，也可以在DataStreamWriter...Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示： 如果大数据平台，流式应用有多个，并且处理业务数据是相同的...，建议先对原始业务数据进行ETL转换处理存储到Kafka Topic中，其他流式用直接消费ETL后业务数据进行实时分析即可。...Kafka的【stationTopic】消费数据，经过处理分析后，存储至Kafka的【etlTopic】，其中需要设置检查点目录，保证应用一次且仅一次的语义。
因此，DataFrame已成Spark SQL核心组件，广泛应用于数据分析、数据挖掘。...的DataFrame API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits...._，则这些隐式转换函数无法被自动引入当前上下文，就需要手动地导入这些函数，这样会使编码变得比较麻烦。 例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits....而有了导入spark.implicits._后，只需要直接调用RDD对象的toDF()方法即可完成转换。
2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...的 createDataFrame 方法对第一步的 RDD 应用 Schema package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext
2、Spark SQL 的特点： （1）和 Spark Core 的无缝集成，可以在写整个 RDD 应用的时候，配合 Spark SQL 来实现逻辑。 ...3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。...3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句，在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。...2、强类型的用户自定义聚合函数 步骤如下： （1）新建一个class，继承Aggregator[Employee, Average, Double] 其中 Employee 是在应用聚合函数的时候传入的对象...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
因为在开发不同类型的标签过程中，存在着大量的代码重复性冗余，所以博主就在那一篇博客中，介绍了如何抽取标签的过程，并将其命名为BaseModel。...至于为什么需要倒序排序，是因为我们不同的价值标签值在数据库中的rule是从0开始的，而将价值分类按照价值高低倒序排序后，之后我们获取到分类索引时，从高到底的索引也是从0开始的，这样我们后续进行关联的时候就轻松很多...join 这里我们在获取到了排序后的数据后，将其与标签系统内的五级标签数据进行join。...到了这一步，我们就可以编写UDF函数，在函数中调用第八步所封装的List集合对传入参数进行一个匹配。...然后我们在对KMeans聚合计算后的数据进行一个查询的过程中，就可以调用UDF，实现用户id和用户价值分类id进行一个匹配。
本文原作者：赖博先，经授权后发布。 一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...Dataframe需要另一个函数转换一下，比如 count 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe，在2个dataframe都存在的元素 16、 join
ETL的数据存储到Kafka Topic中 */ object _01StructuredEtlKafka { def main(args: Array[String]): Unit = {...，查看Checkpoint目录数据结构如下： ---- 需求：修改上述代码，将ETL后数据转换为JSON数据，存储到Kafka Topic中。...ETL的数据存储到Kafka Topic中 */ object _01StructuredEtlKafka { def main(args: Array[String]): Unit = {...* TODO：每5秒钟统计最近10秒内的数据（词频：WordCount) * * EventTime即事件真正生成的时间： * 例如一个用户在10：06点击 了一个按钮，记录在系统中为10：...不需要的，窗口分析：统计的最近数据的状态，以前的状态几乎没有任何作用 如果流式应用程序运行很久，此时内存被严重消费，性能低下 StructuredStreaming中为了解决上述问题，提供一种机制：
qr-code.png 读取结构化数据 Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。...返回的DataFrame可以做简单的变化，比如转换 数据类型，对重命名之类。 import org.apache.spark.sql....{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.IntegerType object ReadHive { val spark....enableHiveSupport() // 需要开启Hive支持 .getOrCreate() import spark.implicits._ //隐式转换 val sql: String...可以参考databricks的网页。一般HDFS默认在9000端口访问。 import org.apache.spark.sql.
---- RDD、DF、DS相关操作 SparkSQL初体验 Spark 2.0开始，SparkSQL应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset...SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。...当RDD中数据类型CaseClass样例类时，通过反射Reflecttion获取属性名称和类型，构建Schema，应用到RDD数据集，将其转换为DataFrame。...CaseClass，转换的DataFrame中字段名称就是CaseClass中属性名称。 ...Schema组成，在实际项目开发中灵活的选择方式将RDD转换为DataFrame。
创建Kudu-ETL流式计算程序 实现步骤： 在realtime目录创建 KuduStreamApp 单例对象，继承自 StreamApp 特质 重写特质内的方法 编写代码接入kafka集群消费其数据...import org.apache.spark.sql....{DataFrame, Dataset, Encoders, SparkSession} /** * Kudu数据管道应用 * 实现KUDU数据库的实时ETL操作 */ object KuduStreamApp...* 实现步骤： * 1）创建sparksession对象 * 2）获取数据源（获取物流相关数据以及crm相关数据） * 3）对数据进行处理（返回的数据是字符串类型，需要转换成...*/ override def save(dataFrame: DataFrame, tableName: String, isAutoCreateTable: Boolean = true): Unit
allowNonExistingFiles：是否允许读取不存在的文件。 allowEmptyFiles：是否允许读取空文件。 返回一个 DataFrame 对象，其中每行是文本文件中的一条记录。...def text(spark: SparkSession): Unit = { import spark.implicits._ val textDF: DataFrame = spark.read.text...第二次也会报错输出目录已存在 这关系到 Spark 中的 mode SaveMode Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode...存储类型转换：JSON==>Parquet def convert(spark: SparkSession): Unit = { import spark.implicits._ val jsonDF...数据源是text/json，通过Spark处理完后，要将统计结果写入MySQL。
我希望在最美的年华，做最好的自己！ 在之前的几篇关于标签开发的博客中，博主已经不止一次地为大家介绍了开发代码书写的流程。...每一步具体的含义，都已经体现在了代码中，如果各位朋友们看了有任何的疑惑，可以私信我，也可以在评论区留言。...断开连接 */ def close(): Unit = { spark.close() } //将mysql中的四级标签的rule 封装成HBaseMeta //方便后续使用的时候方便调用...然后在程序的主入口main函数中，调用特质中的exec方法即可。 这大大的减少了我们的工作量。不知道各位朋友感受到了没有呢？ ?...结语 博主在经过了几个小时的开发后，目前已经成功了开发了15个标签，分别是7个匹配型和8个统计型标签。
惯例开局一张图 01 PySpark SQL简介 前文提到，Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎，支持多种应用场景。...where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...），第二个参数则为该列取值，可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到，返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列 df.withColumn('...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选...select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的action算子，即会真正执行计算并返回结果；而前面的很多操作则属于transform，仅加入到DAG中完成逻辑添加
在RFE模型中，由于不要求用户发生交易，因此可以做未发生登录、 注册等匿名用户的行为价值分析， 也可以做实名用户分析。...基于RFE模型的实践应用 在得到用户的RFE得分之后， 跟 RFM 类似也可以有两种应用思路： 1：基于三个维度值做用户群体划分和解读，对用户的活跃度做分析。...) // F(用户在特定时间周期内访问或到达的频率) // E(页面的互动度,注意:一个页面访问10次，算1次) // 引入隐式转换 import spark.implicits...5) // 迭代计算5次 .setFeaturesCol(featureStr) // 设置特征数据 .setPredictionCol(predictStr) // 计算完毕后的标签结果....fit(RFEFeature) // 将其转换成DF val KMeansModelDF: DataFrame = KMeansModel.transform(RFEFeature
Topic -> 流式应用程序：ETL转换 -> HBase/ES 使用2个函数： transform转换函数，针对每批次RDD进行转换处理，返回还是RDD foreachRDD...返回最新搜索次数 (keyword, latestState) } ) // 表示，在启动应用时，可以初始化状态，比如从Redis中读取状态数据，转换为RDD，进行赋值初始化操作...，如下所示： 原因在于修改DStream转换操作，在检查点目录中存储的数据没有此类的相关代码，ClassCastException异常。...= conn) conn.close() } // 返回集合，转换为不可变的 map.toMap } /** * 保存Streaming每次消费Kafka数据后最新偏移量到MySQL...第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用SQL方式 第三点、启动流式应用，设置Output结果相关信息、start方法启动应用 package
巧妙使用 RDD 持久化，甚至在某些场景下，可以将 Spark 应用程序的性能提高 10 倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD 持久化是非常重要的。 ...官方同时给出了一个实现的示例： CollectionAccumulator 类， 这个类允许以集合的形式收集 spark 应用执行过程中的一些信息。...转换成 DataFrame。...对于每个 batch，Spark 都会为每个之前已经存在的 key 去应用一次 state 更新函数，无论这个 key 在 batch 中是否有新的数据。...Streaming 提供了窗口计算，允许在数据的滑动窗口上应用转换，下图说明了这个滑动窗口： ?
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，DataFrame跟DataSet,他们跟RDD的区别首先从版本上来看 RDD(Spark1.0) ----> DataFrame(Spark1.3...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...外部Hive应用 如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?
Topic -> 流式应用程序：ETL转换 -> HBase/ES 使用2个函数： transform转换函数，针对每批次RDD进行转换处理，返回还是RDD foreachRDD...返回最新搜索次数 (keyword, latestState) } ) // 表示，在启动应用时，可以初始化状态，比如从Redis中读取状态数据，转换为RDD，进行赋值初始化操作...，如下所示： 原因在于修改DStream转换操作，在检查点目录中存储的数据没有此类的相关代码，ClassCastException异常。...= conn) conn.close() } // 返回集合，转换为不可变的 map.toMap } /** * 保存Streaming每次消费Kafka数据后最新偏移量到MySQL...、表示时间轴，每隔1秒进行一次数据处理； 第三行、可以看成是“input unbound table"，当有新数据到达时追加到表中； 第四行、最终的wordCounts是结果表，新数据到达后触发查询Query
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