每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。
两个主要方面的业务: ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址,调用第三方库解析为省份province和城市city; ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件(分区)或Hive 分区表中; ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据,按照业务报表需求统计分析,使用DSL编程或SQL编程; ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中,便于前端展示; 上述两个业务功能的实现,使用SparkSQL进行完成,最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
本篇作为scala快速入门系列的第十九篇博客,为大家带来的是关于单例对象的内容。
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java,可以适用于任何Java涉及的应用场景,除了常见的信息管理系统,还能用于WebServer、Android项目、游戏开发,通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言,实践中主要用于后端大数据处理,其他类型的项目中很少出现,通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言,实践与初衷一致,前后端的数据处理、大小数据处理都很适合,应用场景相对聚焦,通用性不如Kotlin。
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444:编译原理这门课程,课程项目是编写一个编译器,将Java语言的子集编译成x86代码,三人结组,语言自由选择。
作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和
1、user_visit_action user_visit_action 表,存放网站或者 APP 每天的点击流数据。通俗地讲,就是用户对 网站/APP 每点击一下,就会产生一条存放在这个表里面的数据。
使用object 单例对象名定义一个单例对象,可以用object作为工具类或者存放常量
本文由 伯乐在线 - zhique 翻译,xxmen 校稿。未经许可,禁止转载! 英文出处:Ram Sriharsha。欢迎加入翻译组。 Apache Spark 为数据科学提供了许多有价值的工具。随着 Apache Spark 1.3.1 技术预览版的发布,强大的 Data Frame API 也可以在 HDP 上使用数据科学家使用数据挖掘和可视化来帮助构造问题架构并对学习进行微调。Apache Zeppelin 正好能够帮他们做到这些。 Zeppelin 是一个基于 Web 的 notebook 服务器
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
文章目录: 1、iterator迭代器 使用迭代器遍历集合 2、类和对象 创建类和对象 定义和访问成员变量 3、使用下划线初始化成员变量 4、定义成员方法 5、访问修饰符 6、类的构造器 主构造器 辅助构造器 7、单例对象 定义单例对象 8、工具类案例 9、main方法 10、伴生对象 private[this]访问权限 11、继承 示例 | 类继承 示例 | 单例对象继承 12、override和super 1、iterator迭代器 scala
在 JAVA 应用中经常要处理 txt\csv\json\xml\xls 这类公共格式的数据文件,直接用 JAVA 硬写会非常麻烦,通常要借助一些现成的开源包,但这些开源包也都有各自的不足。
Java是超高人气编程语言,拥有跨平台、面向对象、泛型编程等特性。在TIOBE编程语言排行榜中,连续夺得第一宝座,而且国内各大知名互联网公司,后端开发首选语言:非Java莫属。今天只是梳理下Java知识体系,后续会针对各类目有更详细的经验分享。 知识体系 JDK Java8 Lambda 语句 方法引用 日期/时间处理API 等等,不一一列举,详细的参考这些文档 URL:http://www.oracle.com/technetwork/cn/java/javase/documentation/index.
在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
这篇文章总结一下我在学习spark sql源码时,曾经纠结过的一些scala语法。
在当今数字化时代,网络数据的抓取和处理已成为许多应用程序和服务的重要组成部分。本文将介绍如何利用Scala编程语言结合Apache HttpClient工具库实现网络音频流的抓取。通过本文,读者将学习如何利用强大的Scala语言和Apache HttpClient库来抓取网络上的音频数据,以及如何运用这些技术实现数据获取和分析。
scala 下划线解析报错: missing parameter type for expanded function 本文首先介绍下eta-expansion概念,以及其对下划线的expand的解析规则和匿名函数简写注意事项,最后通过例子解析加深读者的理解 eta-expansion概念: 把 x => func(x) 简化为 func _ 或 func 的过程称为 eta-conversion 把 func 或 func _ 展开为 x => func(x) 的过程为 eta-expansion
在当今互联网时代,数据是互联网应用程序的核心。对于开发者来说,获取并处理数据是日常工作中的重要一环。本文将介绍如何利用Scala中强大的Jsoup库进行网络请求和HTML解析,从而实现爬取京东网站的数据,让我们一起来探索吧!
网易云音乐是一个备受欢迎的音乐平台,汇集了丰富的音乐资源和热门歌单。这些歌单涵盖了各种音乐风格和主题,为音乐爱好者提供了一个探索和分享音乐的平台。然而,有时我们可能需要从网易云音乐上获取歌单数据,以进行音乐推荐、分析等应用。本文将介绍如何使用Scala编写一个网络爬虫,来采集网易云音乐热门歌单的数据。我们将通过Scalaxx库来实现这一目标,并提供完整的代码示例。
SQL 在解析字符串方面,能力还是有限,因为支持的算子譬如substring,split等有限,且不具备复杂的流程表达能力。我们内部有个通过JSON描述的DSL引擎方便配置化解析,然而也有一定的学习时间成本。
基于时间的操作(比如 Table API 和 SQL 中窗口操作),需要定义相关的时间语义和时间数据来源的信息。所以,Table 可以提供一个逻辑上的时间字段,用于在表处理程序中,指示时间和访问相应的时间戳。
一,概述 为了实现Spark SQL,基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。 首先,希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能,特别是为了解决大数据(例如,半结构化数据和高级分析)所遇到的各种问题。第二,我们希望使外部开发人员能够扩展优化器 - 例如,通过添加可将过滤或聚合推送到外部存储系统的数据源特定规则,或支持新的数据类型。Catalyst支持基于规则(rule-based)和基于成本(cost-based)的优化
@ 目录 说在前面 运行原理 代码体现 解析 说在前面 scala是纯面向对象的语言,C是纯面向过程的语言,Java就是面向过程+面向对象的语言。 在说到伴生对象之前,要先说到java的static关键字,static关键字修饰的变量、方法可以使类对象共享,而非某个对象单独拥有,所以是通过类名.变量名/方法名去调用。而这违背了scala面向对象的初衷,因为这没有通过对象去调用。 运行原理 scala的编译与java大同小异: Java运行原理 先编译,再解释 .java源文件--->编译器(javac
Java是超高人气编程语言,拥有跨平台、面向对象、泛型编程等特性。在TIOBE编程语言排行榜中,连续夺得第一宝座,而且国内各大知名互联网公司,后端开发首选语言:非Java莫属。今天只是梳理下Java知识体系,后续会针对各类目有更详细的经验分享。
scala是支持面向对象的,也有类和对象的概念。我们依然可以基于scala语言来开发面向对象的应用程序。
有一个列表,分别包含几下文本行:"01 hadoop", "02 flume", "03 hive", "04 spark"
本文讨论了Scala语言中隐式转换的解析原理,包括编译器如何通过作用域和类型信息来确定隐式转换,以及编译器如何将隐式转换应用到函数调用上。同时,本文还提供了一些示例,以帮助读者更好地理解隐式转换在Scala编程中的应用。
之前debug spark源码,是通过写application debug,这个不是基于spark源码本身的调试。
从报错来看,该hive表的tblproperites有问题,tblproperites中的json字段无法正常解析,导致SparkSql读取该表出错。Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites,因此正常。
在Scala里存在样例类。它的意义是为了减少重复代码,预先给类定义一些常用的方法。在Scala里使用case关键字来描述样例类。
在数据分析领域中,没有人能预见所有的数据运算,以至于将它们都内置好,一切准备完好,用户只需要考虑用,万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本,一个封闭的平台如何能够拥抱变化?在对数据进行分析时,无论是算法也好,分析逻辑也罢,最好的重用单位自然还是:函数。 故而,对于一个大数据处理平台而言,倘若不能支持函数的扩展,确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架,当我们发现一些函数具有通用的性质,自然可以考虑contribute给社区,直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化,确实涌
此处下载失败,可以在搜索到scala版本后在线安装,但是在线安装很慢,所以建议下载后离线安装。
def reduce[A1 >: A](op: (A1, A1) ⇒ A1): A1
本文是函数式编程思想与领域建模的第二部分,重点讲解无副作用的纯函数与领域模型之间的关系。
本篇作为scala快速入门系列的第十六篇博客,为大家带来的是关于函数式编程的相关内容。
有同学不会scala,从网上找了免费的scala视频,链接已经放在了知识星球的置顶帖,下周要跟的同学,得提前看看
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是,MapReduc
以前想要获取一些网站数据的时候,都是通过人工手动复制粘贴,这样的效率及其低下。数据少无所谓,如果需要采集大量数据,手动就显得乏力了。半夜睡不着,爬起来写一段有关游戏商品数据的爬虫通用模板,希望能帮助大家更快的批量获取数据。
Scala语言开发Spark应用程序 本来这篇文章早就应该写了,拖到现在都有点不好意思了,今天就简单写点 算抛砖吧 ,砸不砸到人 ,请各位看官自行躲避。闲话少说步入正题。 Spark内核是由Sca
早期,scala刚出现的时候,并没有怎么引起重视,随着Kafka和Spark这样基于scala的大数据框架的兴起,scala逐步进入大数据开发者的眼帘。scala的主要优势是它的表达性。
本篇作为scala快速入门系列的第二十六篇博客,为大家带来的是关于特质(trait)的内容。
官方推荐的 seatunnel1.5.7+spark2.4.8+scala2.11
集合的映射操作是将来在编写Spark/Flink用得最多的操作,是我们必须要掌握的。因为进行数据计算的时候,就是一个将一种数据类型转换为另外一种数据类型的过程。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!
各位小伙伴大家好,我是A哥。上篇文章 【Fastjson到了说再见的时候了】 A哥跟Fastjson说了拜拜,从本系列开始,我们将一起进入Jackson库的学习。当然喽说它是世界上最好的JSON库并非一家之言,是官网上它自己说的,我免责申明哈。
每个主题都需要拉宽操作将拉宽后的数据存储到kudu表中,同时指标计算的数据最终也需要落地到kudu表,因此提前将各个主题相关表名定义出来
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云