基本概要 Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是基于内存计算的大数据并行计算框架。...Spark 在 2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMP 实验室，2010 年开源，2014 年 2月成为 Apache 顶级项目。...spark-shell 在运行的时候，依赖于 Java 和 Scala 语言环境。因此，为了保证 spark-shell 的成功启动，需要在本地预装 Java 与 Scala。...要实现这一点，我们可以调用 RDD 的 flatMap 方法来完成。flatMap 操作在逻辑上可以分成两个步骤：映射和展平。...接下来我们需要对这个“二维数组”做展平，也就是去掉内层的嵌套结构，把“二维数组”还原成“一维数组”。
DataSet是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。 1.1 创建DataSet 1....在实际使用的时候, 很少用到把序列转换成 DataSet, 更多的是通过RDD来得到DataSet 1.2 RDD 和 DataSet 的交互 1....为 Spark SQL 设计的 Scala API 可以自动的把包含样例类的 RDD 转换成 DataSet. 样例类定义了表结构: 样例类参数名通过反射被读到, 然后成为列名. ...样例类可以被嵌套, 也可以包含复杂类型: 像Seq或者Array. scala> val peopleRDD = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt...从 DataFrame到DataSet scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame
把DataFrame注册为一个临时表之后, 就可以在它的数据上面执行 SQL 查询. 一....还有, 如果你执行的是 Overwrite 操作, 在写入新的数据之前会先删除旧的数据. ? 下列为此图实例 5. 如果已经保存过，再次保存相同的文件会出现报错【erroe(模式)】 ?...其实, 我们也可以直接在文件上进行查询 scala> spark.sql("select * from json....API读取数据 2.1 加载JSON 文件 Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. ...2.2 读取Parquet 文件 Parquet 是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。
Structured Streaming以Spark SQL 为基础， 建立在上述基础之上，借用其强力API提供无缝的查询接口，同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...即使整个群集出现故障，也可以使用相同的检查点目录在新群集上重新启动查询，并进行恢复。更具体地说，在新集群上，Spark使用元数据来启动新查询，从而确保端到端一次性和数据一致性。...例如： 嵌套所有列: 星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...[nest-kafka.png] 此例子使用一个Nest摄像头，收集的数据通过Kafka发送至Spark做相应计算，下面是Nest发送的JSON数据格式： "devices": { "cameras...，展平数据 camera = parsed \ .select(explode("parsed_value.devices.cameras")) \ .select("value.*") sightings
③用途 array.flatMap()方法不仅将嵌套数组展平，还允许你指定一个映射函数来转换数组中的每个元素，然后再进行展平。...；array.flatMap()结合了映射和展平，允许你在展平之前对元素进行转换。...这个方法的语义化很明显，但是也可以通过嵌套的使用来实现基于array.flatMap()的映射和高维展平。...以下案例能帮你更好的理解rray.flat（）与array.flatMap() 的使用场景差异： 3.3.1、处理某种JSON响应数据 假设你从API获取了一个JSON响应，其中包含了嵌套的数组数据...，你需要将这些数据展平以便于进一步处理。
Spark UDF1 输入复杂结构 前言 在使用Java Spark处理Parquet格式的数据时，难免会遇到struct及其嵌套的格式。...然后结合文章1的Spark UDF1 输出复杂结构，返回修改后的PersonEntity对象，来说明Spark UDF1能够胜任逻辑处理的工作。...以下以实现过滤得到city>80的用户为例说明（虽然不使用UDF1也可以实现，哈哈）。....StringUtils; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1...; import org.apache.spark.sql.types.DataType; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField
Spark UDF1 返回复杂结构 由java开发UDF1需指定返回值的DataType，spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...文章1指出可以通过fromJson方法来构建复杂的结构，但不能用于java；文章2给出了scale代码的json格式，返回的数据结构更复杂。基于此，本文从简单到组合，给出可执行的java实现。...中嵌套 struct 的问题，也即文章5中遇到的问题。...p=3674 3 Failed to execute user defined function in Apache Spark using Scala https://stackoverflow.com.../questions/44570303/failed-to-execute-user-defined-function-in-apache-spark-using-scala 4 How to create
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...，请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1 • 在嵌套map类型member map...• 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为
Apache Hudi提供了一个HoodieTransformer Utility，允许您在将源数据写入Hudi表之前对其进行转换。有几种开箱即用的转换器，您也可以构建自己的自定义转换器类。...'; SELECT * FROM tmp_personal_trips; Flattening转换器 该转换器可以展平嵌套对象。...它通过以嵌套方式为内部字段添加外部字段和 _ 前缀来展平传入记录中的嵌套字段。 目前不支持扁平化数组。...下面的示例首先展平传入的记录，然后根据指定的查询进行 sql 投影： --transformer-class org.apache.hudi.utilities.transform.FlatteningTransformer...原文链接：https://hudi.apache.org/docs/transforms 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明
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。...:29 DataFrame 关心的是行，所以转换的时候是按照行来转换的 打印RDD scala> dfToRDD.collect res13: Array[org.apache.spark.sql.Row...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...默认数据源Parquet Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效的存储具有嵌套字段的记录，Parquet格式经常在Hadoop生态圈使用，它也支持SparkSQL的全部数据类型，SparkSQL...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。
然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...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。...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。...import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.
Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...// 读取 json 数据的文件, 每行是一个 json 对象 scala> val rdd1 = sc.textFile("/opt/module/spark/examples/src/main/resources... 注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例 如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值...在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压....这个输入格式会返回键值对数据，其中键的类型为org. apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，而值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result
文件数据读写 6.1 本地 6.2 hdfs 6.3 Json文件 6.4 Hbase 学习自 MOOC Spark编程基础 1....(1, 2, 3, 4, 5) scala> val rdd = sc.parallelize(array) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...:28 scala> val words = lines.map(line => line.split(" ")) words: org.apache.spark.rdd.RDD[Array...文件数据读写 6.1 本地 scala> val textFile = sc....org.apache.spark.SparkConf import scala.util.parsing.json.JSON object JSONRead{ def main(args
本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...1）导入解析json所需的包 scala> import scala.util.parsing.json.JSON 2）上传json文件到HDFS [atguigu@hadoop102 spark]$...json数据 scala> val result = json.map(JSON.parseFull) result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] =...1）创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...这个输入格式会返回键值对数据，其中键的类型为org. apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，而值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的...API 在SparkSession上同样是可以使用的。 ...通过 Spark 数据源创建 1. 查看Spark数据源进行创建的文件格式 ? 2....[6] at rdd at :25 scala> rdd.collect res0: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([null,Michael
1.2.1 RDD RDD 弹性分布式数据集，Spark 计算的基石，为用户屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理，为用户提供了一组方便的数据转换与求值方法。...同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。... = [name: string, age: int] scala> personDF3.collect res0: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([...数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称定 json, parquet, jdbc, orc, libsvm,...数据集 Spark SQL 能够自动推测 JSON 数据集的结构，并将它加载为一个 Dataset[Row].
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...DataFrame 2.1 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...在正式开始之前，我们需要准备数据源。...hadoop fs -put /opt/data/people.json /input ok~ 1） 从Spark数据源进行创建 (1) 查看Spark数据源进行创建的文件格式, spark.read...res13: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([Michael, 29], [Andy, 30], [Justin, 19]) ----
: Tom Jerry Tom Jerry Tom Jack Jerry 读取文件中的内容 , 统计文件中单词的个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词...'] 然后 , 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 , 然后展平数据解除嵌套 ; # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表...# 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) # 内容为 : ['Tom', 'Jerry', 'Tom'..., 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print("...查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element
自定义函数最终归结为重写函数flatMap，函数的两个参数也与输入输出的泛型类型对应，即参数value的是flatMap的输入，数据类型是T，参数out是flatMap的输出，我们需要将类型为O的数据写入...// 将Array中的每个元素使用Collector.collect收集起来，起到将列表展平的效果 if (value.size > limit) { value.split...与之前使用Collector收集输出不同，这里直接输出一个列表，Flink帮我们将列表做了展平。...Spark的大多数算子默认都支持此功能，对于Spark用户来说，迁移到Flink时需要注意这个区别。此外mapWith、filterWith、keyingBy、reduceWith也都支持这种功能。...在单机环境下，我们可以用一个for循环做累加统计，但是在分布式计算环境下，计算是分布在多台节点上的，每个节点处理一部分数据，因此单纯循环无法满足计算，累加器是大数据框架帮我们实现的一种机制，允许我们在多节点上进行累加统计
如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。...示例代码： scala> import org.json4s._ 需要导入一些 jar 包支持，或者在打开 spark shell 的时候在 --jars 中导入 import org.json4s...._ scala> import org.json4s.jackson.JsonMethods._ 需要导入一些 jar 包支持，或者在打开 spark shell 的时候在 --jars...需要导入一些 jar 包支持，或者在打开 spark shell 的时候在 --jars 中导入 import org.json4s.jackson.Serialization scala> var ...JSON 数据的输出主要是通过在输出之前将由结构化数据组成的 RDD 转为字符串 RDD，然后使用 Spark 的文本文件 API 写出去。
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