后来在实时开发Spark、Flink领域，在官方提供Java、Python和scala中，我对scala情有独钟，仿佛scala天生就是为流数据处理而生。...变量隐式转换 假设我定义了一个字符串变量a，如果将a转换成int类型，并需要赋值给一个变量。...scala也是个静态类型语言，在scala虽然使用val或var来定义变量，但实际上只是在变量定义时，可以省略数据类型，然后由scala编译器来自动声明。...当检测到String类型要赋值给Int类型变量时，就会调用这个隐式转换函数，将String类型转换成int。 如果删除了这个隐式转换方法，和Java一样会报错。 2....到这里可能有疑问，这个花里胡哨的有啥用呢？后面在进阶用法中会讲到它的妙用。 以函数为参数 在scala中的方法定义中，除了使用常见的数据类型作为参数，还可以使用函数作为参数。
SparkPlanner 优化后的逻辑执行计划OLP依然是逻辑的，并不能被spark系统理解，此时需要将OLP转换成physical plan 从逻辑计划/OLP生成一个或多个物理执行计划，基于成本模型...cost model从中选择一个 Code generation 生成Java bytecode然后在每一台机器上执行，形成RDD graph/DAG ---- Parser模块 将sparkSql字符串切分成一个一个...parser切词 Spark 1.x版本使用的是Scala原生的Parser Combinator构建词法和语法分析器，而Spark 2.x版本使用的是第三方语法解析器工具ANTLR4。...然后在parsePlan过程中，使用AstBuilder.scala将ParseTree转换成catalyst表达式逻辑计划LogicalPlan。...，它们只是逻辑上可行，实际上spark并不知道如何去执行这个OLP。
3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...4、DataSet 是 Spark 最新的数据抽象，Spark 的发展会逐步将 DataSet 作为主要的数据抽象，弱化 RDD 和 DataFrame。...2、你可以通过 Spark 提供的方法读取 JSON 文件，将 JSON 文件转换成 DataFrame。...DSL 风格： （1）你需要引入 import spark.implicit._ 这个隐式转换，可以将 DataFrame 隐式转换成 RDD。...4、在第一次启动创建 metastore 的时候，需要指定 spark.sql.warehouse.dir 这个参数， 比如：bin/spark-shell --conf spark.sql.warehouse.dir
数据分区 存储在Cassandra中的数据一般都会比较多，记录数在千万级别或上亿级别是常见的事。如何将这些表中的内容快速加载到本地内存就是一个非常现实的问题。...既然没有SequenceID，在Cassandra中是否就没有办法了呢？答案显然是否定的，如果只是仅仅支持串行读取，Cassandra早就会被扔进垃圾桶了。...接下来就分析spark-cassandra-connector是如何以cassandra为数据源将数据加载进内存的。...以简单的查询语句为例，假设用户要从demo这个keyspace的tableX表中加载所有数据，用CQL来表述就是： ?...如果利用共享SparkContext的技术，在不同的线程中去读取，则耗时只是两者之间的最大值。 在Scala中有多种不同的方式来实现多线程，现仅以Future为例来说明问题： ?
相信光听这个标签名，大家就应该清楚这种比较抽象的标签，只能通过挖掘型算法去进行开发。 话不多说，我们来看看开发一个这样的标签需要经历哪些步骤？...的分数进行向量化 因为我们接下来就要对RFM的数据就行KMeans聚类计算，为了将RFM的数据转换成与KMeans计算所要求数据格式相同，我们这里还需要多一个操作，便是将上边归一化后的分数结果进行向量化...转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据 .asScala.toList println("- - - - - - - -") 9...5| |138230919| 2| 3| 5| | 13823681| 2| 3| 4| */ // 3、将数据转换成向量...转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据 .asScala.toList println("- - - - - - - -")
导入pom依赖 2.11.8 2.2.0</spark.version...source 因为我们在进行标签的开发过程中，需要读取Hbase中的数据，若使用常规的方法，从hbase 客户端读取效率较慢，所以我们本次将hbase作为【数据源】，这样读取效率较快。...同样，为了方便后续使用，也使用到了隐式转换所提供的方法，将查询的结果转换成了List类型。...转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据 .asScala.toList // 将util.List转换成list 需要隐式转换...转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据 .asScala.toList // 将util.List转换成list 需要隐式转换
1.2 项目数据流程 ? 【系统初始化部分】 0、通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。...，融合存储在 Redis 中的用户最近评分队列数据，提交给实时推荐算法，完成对用户新的推荐结果计算；计算完成之后，将新的推荐结构和 MongDB 数据库中的推荐结果进行合并。...3.2 数据加载准备 在 src/main/ 目录下，可以看到已有的默认源文件目录是 java，我们可以将其改名为 scala。...，并转换成 DataFrame，再利用 Spark SQL 提供的 write 方法进行数据的分布式插入。 ...和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ // 将 Products、Ratings 数据集加载进来 val
在 Spark 编译用户的 DAG 的时候，Catalyst Optimizer 会创建 BatchEvalPython 或者 ArrowEvalPython 这样的 Logical Operator，...随后会被转换成 PythonEvals 这个 Physical Operator。...在 PythonEvals（https://github.com/apache/spark/blob/master/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql...对于直接使用 RDD 的计算，或者没有开启 spark.sql.execution.arrow.enabled 的 DataFrame，是将输入数据按行发送给 Python，可想而知，这样效率极低。...在 Spark 2.2 后提供了基于 Arrow 的序列化、反序列化的机制（从 3.0 起是默认开启），从 JVM 发送数据到 Python 进程的代码在 sql/core/src/main/scala
在这个用例中，开发者必须在精度和延时之间做平衡。 2、在大型数据集上进行交互式分析，数据科学家可以在数据集上做ad-hoc查询。 ...在这个用例中，开发者必须在精度和延时之间做平衡。 2、在大型数据集上进行交互式分析，数据科学家可以在数据集上做ad-hoc查询。 ...Apache Spark需求一定的Java、Scala或Python知识。这里，我们将专注standalone配置下的安装和运行。...Customer(name:String,age:Int,gender:String,address: String) 下面的代码片段体现了如何使用SparkContext来建立SQLContext，读取输入文件，将每一行都转换成...图12很好地展示了Spark Streaming如何通过将流入数据转换成一系列的RDDs，再转换成DStream。每个RDD都包含两秒（设定的区间长度）的数据。
相较于Scala语言而言，Python具有其独有的优势及广泛应用性，因此Spark也推出了PySpark，在框架上提供了利用Python语言的接口，为数据科学家使用该框架提供了便利。 ?...同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。 为此，Spark 推出了 PySpark，在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口，方便广大数据科学家使用。...随后会被转换成 PythonEvals 这个 Physical Operator。...对于直接使用 RDD 的计算，或者没有开启 spark.sql.execution.arrow.enabled 的 DataFrame，是将输入数据按行发送给 Python，可想而知，这样效率极低。...在 Spark 2.2 后提供了基于 Arrow 的序列化、反序列化的机制（从 3.0 起是默认开启），从 JVM 发送数据到 Python 进程的代码在 sql/core/src/main/scala
我们将使用Qualitative Bankruptcy数据集，来自UCI机器学习数据仓库。虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。...Spark核心概念 在一个高的抽象层面，一个Spark的应用程序由一个驱动程序作为入口，在一个集群上运行各种并行操作。驱动程序包含了你的应用程序的main函数，然后将这些应用程序分配给集群成员执行。...如果是Windows用户，建议将Spark放进名字没有空格的文件夹中。比如说，将文件解压到：C:\spark。 正如上面所说的，我们将会使用Scala编程语言。...接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。...从Spark的角度来看，这是一个Transformation操作。在这个阶段，数据实际上不被读入内存。如前所述，这是一个lazy的方式执行。
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。...$ofRef cannot be cast to java.util.List 文章2提到将Seq转换成List及使用Row的getAs()方法，文章3给出了Sacle Seq 转换成Java List...在此基础上测试发现将List转换成Seq，将class(struct)转换成Row可以解决问题。 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）。...; 替换成 import scala.collection.mutable.Seq; 将scale Seq 转换成 java List import scala.collection.JavaConverters...一般情况下，将List转换成Seq，将class(struct)转换成Row即可解决问题。
然后去执 行Spark的作业，这个其实只需要上传Spark Jar包和 一些依赖包。...、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...Spark集群进 行通讯，此外，批处理作业可以在Scala、java、python中完成 不需要修改代码 对现在程序的代码修改不需要修改Livy，只需要在Maven构建Livy，在Spark集群中部署配置就可以...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上.../bin/livy-server Livy默认情况下使 用SPARK_HOME的配置，建议将Spark以YARN集群模式的 方式提交应 用程序，这样可以确保 用户会话在YARN集群模式中合适的分配资源，
掌握implicit的用法是阅读Spark源码的基础，也是学习Scala其它的开源框架的关键，implicit 可分为： 隐式参数 隐式转换类型 隐式调用函数 1.隐式参数 当我们在定义方法时，...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...使用隐含转换将变量转换成预期的类型是编译器最先使用 implicit 的地方。...这个规则非常简单，当编译器看到类型X而却需要类型Y，它就在当前作用域查找是否定义了从类型X到类型Y的隐式定义 例子： scala> val i: Int = 3.5 //直接报错 加上这句： scala...wantLearning方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图，找到learningType方法后，编译器通过隐式转换将对象转换成具有这个方法的对象，之后调用wantLearning
这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...转换之后，再次删除这个根结构体，这样complex_dtypes_to_json和complex_dtypes_from_json就变成了相反的了。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。
生产问题背景 如上就是此blog产生的背景， Spark SQL 中， DF.select() select 报错 不能导入 spark sql Cannot resolve overloaded...method 'select' 咨询大佬后，隐式转换的原因 ,导入Spark的隐式转换后即可 import spark.implicits._ 二....这个隐士函数的功能也需要是唯一的 用强转换也行，那隐士转换可有可无？...（一般是这种情况） （2）如果第一条规则查找隐式实体失败，会继续在隐式参数的类型的作用域里查找。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
= [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...= [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...---+ 4.1 DataSet转DataFrame 这个很简单理解，因为只是把case class封装成Row。...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
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. ...[Person] = [name: string, age: bigint] // 把 ds 转换成 rdd scala> val rdd = ds.rdd rdd: org.apache.spark.rdd.RDD...// DataFrame 转换成 DataSet scala> val ds = df.as[People] ds: org.apache.spark.sql.Dataset[People] = [
掌握implicit的用法是阅读spark源码的基础，也是学习scala其它的开源框架的关键，implicit 可分为： 隐式参数 隐式转换类型 隐式调用函数 1.隐式参数 当我们在定义方法时，可以把最后一个参数列表标记为...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...(50000F) // 4000.0 123 如果编译器在上下文没有找到第二行代码会报错 2.隐式地转换类型 使用隐含转换将变量转换成预期的类型是编译器最先使用 implicit 的地方。...这个规则非常简单，当编译器看到类型X而却需要类型Y，它就在当前作用域查找是否定义了从类型X到类型Y的隐式定义 例子： scala> val i: Int = 3.5 //直接报错 加上这句： scala...对象调用时发现对象上并没有wantLearning方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图，找到learningType方法后，编译器通过隐式转换将对象转换成具有这个方法的对象，之后调用
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