导入spark运行环境相关的类 1.jpg 所有spark相关的操作都是以sparkContext类作为入口，而Spark SQL相关的所有功能都是以SQLContext类作为入口。...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...cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 explan
推荐阅读：1，StructuredStreaming简介 使用Structured Streaming基于事件时间的滑动窗口的聚合操作是很简单的，很像分组聚合。...在一个分组聚合操作中，聚合值被唯一保存在用户指定的列中。在基于窗口的聚合的情况下，对于行的事件时间的每个窗口，维护聚合值。...12:00 - 12:10意思是在12:00之后到达12:10之前到达的数据，比如一个单词在12:07收到。这个单词会影响12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15两个窗口。...import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger import java.sql.Timestamp import org.apache.spark.sql.functions..._2))).toDF("word", "timestamp") val windowedCounts = words.withWatermark("timestamp", "30 seconds").groupBy
返回值 Dataset words 包含所有的 words。...在该模型中 event-time 被非常自然的表达，来自设备的每个事件都是表中的一行，event-time 是行中的一列。...如果这些列出现在提供的 schema 中，spark 会读取相应目录的文件并填充这些列。...在分组聚合中，为用户指定的分组列中的每个唯一值维护一个聚合值（例如计数）。...complete mode 需要保留所有的聚合数据，因此 watermark 不能用来清理聚合数据 聚合必须具有 event-time 列或基于 event-time 的 window withWatermark
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。...toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集，对pandas数据集进行本地化，并且所有数据都驻留在驱动程序内存中，因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用
explode()，可由一条数据产生多条数据 然后对window()操作的结果，以window列和 word列为 key，做groupBy().count()操作 这个操作的聚合过程是增量的（...count() 这样即告诉 Structured Streaming，以 timestamp 列的最大值为锚点，往前推 10min 以前的数据不会再收到。...以下是 Spark 中所有接收器的详细信息。...例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。...Reference https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html https://spark.apache.org
value （列值）。...在 grouped aggregation （分组聚合）中，为 user-specified grouping column （用户指定的分组列）中的每个唯一值维护 aggregate values （...在 window-based aggregations （基于窗口的聚合）的情况下，针对每个窗口的 event-time 维持 aggregate values （聚合值）。...由于这个 windowing （窗口）类似于 grouping （分组），在代码中，您可以使用 groupBy() 和 window() 操作来表示 windowed aggregations （窗口化的聚合...是从聚合列在不同的列上定义的。
在执行Action操作期间，Spark会在所有Worker节点上同时运行相关计算任务，并考虑数据的分区、缓存等性能因素进行调度。...图片Transformations操作map(func)：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回结果为新的RDDfilter(func)：过滤掉RDD中不符合条件的元素，返回值为新的RDDflatMap...RDDActions操作reduce(func)：通过传递函数func来回归RDD中的所有元素，并返回最终的结果collect()：将RDD中所有元素返回给驱动程序并形成数组。...在DataFrame上执行WHERE查询以进行筛选和过滤。分组、聚合：groupBy()和agg()。连接、联合：join()和union()。...分组和聚合：可以使用groupBy()方法按照一个或多个列来对数据进行分组，使用agg()方法进行聚合操作（如求和、平均值、最大/最小值）。如df.groupBy("gender").count()。
explode()，可由一条数据产生多条数据 然后对window()操作的结果，以window列和 word列为 key，做groupBy().count()操作 这个操作的聚合过程是增量的（借助 StateStore...count() 这样即告诉 Structured Streaming，以 timestamp 列的最大值为锚点，往前推 10min 以前的数据不会再收到。...以下是 Spark 中所有接收器的详细信息。...例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。...Reference https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html https://spark.apache.org
（2）MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个...在Hive 1.1.0之后，这个feature是默认开启的,它可以自动优化HQL中多个JOIN的顺序，并 选择合适的JOIN算法. Hive在提交最终执行前,优化每个查询的执行逻辑和物理执行计划。...=100000;--这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置(map端聚合操作的记录条数) set hive.map.aggr.hash.min.reduction...第一个MRJob 中， --Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key --有可能被分发到不同的Reduce...中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到 --Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作
●在spark2.0之后 SparkSession 封装了SqlContext及HiveContext所有功能。通过SparkSession还可以获取到SparkConetxt。...(update相当于在每一个分区中的运算) merge：全局聚合(将每个分区的结果进行聚合) evaluate：计算最终的结果 ●代码演示 package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。...●聚合函数和开窗函数 聚合函数是将多行变成一行，count,avg… 开窗函数是将一行变成多行； 聚合函数如果要显示其他的列必须将列加入到group by中 开窗函数可以不使用group by，直接将所有信息显示出来...如果 OVER 关键字后的括号中的选项为空，则开窗函数会对结果集中的所有行进行聚合运算。 开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。
一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...empDF.select(avg("sal")).show() 1.9 数学函数 Spark SQL 中还支持多种数学聚合函数，用于通常的数学计算，以下是一些常用的例子： // 1.计算总体方差、均方差...// 4.用于聚合操作的的初始零值 override def zero: SumAndCount = SumAndCount(0, 0) // 5.同一分区中的 reduce...理解了有类型的自定义聚合函数后，无类型的定义方式也基本相同，代码如下： import org.apache.spark.sql.expressions.
Spark 中的 Shuffle 是什么？ Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。...为了 Shuffle ，Spark 生成一组 map 任务来组织数据，以及一组 reduce 任务来聚合数据。...这个命名来自 MapReduce，与 Spark 的 map 和 reduce 操作没有直接关系。 各个 map 任务的结果都会保存在内存中，直到它们无法容纳为止。...在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件。...("id").count() 尽早过滤：在转换中尽早对数据应用过滤器或条件。
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...1、 cache()同步数据的内存 2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字 3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型 4、 ...) df.groupBy().agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) 4、 apply(colName: String) 返回column类型，捕获输入进去列的对象...();df.groupBy("age").avg().show();都可以 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe，在2个dataframe都存在的元素
("列名", ...).max(列名) 求最大值 groupBy("列名", ...).min(列名) 求最小值 groupBy("列名", ...).avg(列名) 求平均值 ...groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable
16, 18, 20) 2、mapPartitions(func) 案例 1.作用：类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func 的函数类型必须是Iterator....作用：类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD 上运行时，func的函数类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator...[65] at parallelize at :24 （2）按照元素模以2的值进行分组 scala> val group = rdd.groupBy(_%2) group: org.apache.spark.rdd.RDD...源码如下： Action算子 1、 reduce(func)案例 1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。...2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果 （1）创建一个RDD[Int] scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
方法一：map + reduceByKey package com.cw.bigdata.spark.wordcount import org.apache.spark.rdd.RDD import...org.apache.spark....key一个初始值； * 2.seqOp：函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value；(分区内聚合函数) * 3.combOp：函数用于合并每个分区中的结果。...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * WordCount实现的第四种方式：groupByKey+map...* 最后一步是求出groupBy后的每个key对应的value的size大小，即单词出现的个数 */ val res5 = res4.mapValues(_.size) println
对于 DataFrame 来说，它的列类型可以在运行时推断，并不需要提前知晓，也不要求所有列都是一个类型。...Out[5]: 0.40278182653648853 因为行和列的对称关系，因此聚合函数在两个方向上都可以计算，只需指定 axis 即可。...3 2.458257 dtype: float64 In [7]: df.sum(axis=1) # axis == 1，在列方向上做聚合，因此是5个元素 Out[7]: 0 2.874434...大费周章后才查到，原因是顺序问题，聚合的结果后并不保证排序，因此要得到一样的结果需要在 rolling 前加 sort_index()，确保 groupby 后的结果是排序的。...让我们再看 shift，它能工作的一个前提就是数据是排序的，那么在 Koalas 中调用会发生什么呢？
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个...每条记录是多个不同类型的数据构成的元组 RDD 是分布式的 Java 对象的集合，RDD 中每个字段的数据都是强类型的 当在程序中处理数据的时候，遍历每条记录，每个值，往往通过索引读取 val filterRdd...在 Spark 2.1 中， DataFrame 的概念已经弱化了，将它视为 DataSet 的一种实现 DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]...@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row"">http://spark.apache.org/docs/latest.../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row
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