3、配置SparkSQL共用Hive的元数据库 4、用spark-hive（spark-sql）工具替换原有的hive命令 5、-e/–f 或者thriftserver提交作业。...3、在物理计划WriteToDirectory执行方法中复用InsertIntoHiveTable中的saveAsHiveFile逻辑将结果写到HDFS中。...transformation bugs （行尾部空列导致的数组越界） 例如： 001\tABC\t002\t [001, ABC, 002] 003\tEFG\t\t [003, EFG]...解决办法： 通过参数允许用户指定InputFormat，在TableReader中反射生成对应的InputFormat对象并传入到HadoopRDD的构造函数中。...解决办法： 让sparkSQL工具支持yarn-cluster模式。 1）在Yarn集群上部署SparkSQL依赖的hive metastore jar包。
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]...Dataset API 属于用于处理结构化数据的 Spark SQL 模块（这个模块还有 SQL API），通过比 RDD 多的数据的结构信息（Schema），Spark SQL 在计算的时候可以进行额外的优化...Spark SQL's optimized execution engine[1]。通过列名，在处理数据的时候就可以通过列名操作。...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据，当每个列的类型相同的时候，用数组 如 Array[String]，但一般情况下是不同的，就用元组("a", 1, …)，但这个方法有个局限，我们以...，将空值替换为 0.0 unionData.na.fill(0.0) 5、NaN 数据中存在数据丢失 NaN，如果数据中存在 NaN（不是 null ）,那么一些统计函数算出来的数据就会变成 NaN，
在谨慎评估正确率和执行效率后，大数据团队决定首先使用Hive3 on Spark2作为紧急替换Tez的计算引擎，随后选用 Spark 3.2.1 作为长期支持的计算引擎，逐步将Hive SQL切换成 Spark...Hive ORC解析的一些问题 在1 问题的解决方案中，我们选择统一使用Hive的ORC解析器，这将带来以下问题: Hive的ORC在读取某些Hive表时，会出现数组越界异常或空指针异常。...例如：新增字段A后并执行新的写入语句后，查询A字段值为NULL。 这是因为Spark在读写存在该属性的Hive表时，会优先使用该属性提供的映射值来生成表结构。...而Hive原生修改表结构的语句不会更新该值，最终导致新字段在读写时不被Spark识别。 解决方案是重新建表，或者删除该表属性。在两个引擎同时存在时期，可以约定只使用Hive来执行DDL数据。...在 Spark SQL 3.2.1 中，结果同样为false。
array函数，比如取最大、最小、包含、切片等） collection_funcs（集合类的操作，比如数组求size、反转、拼接等） map_funcs（从map结构中衍生出来的函数，比如element_at...对于遇到null会抛出异常的函数，我们需要对null提前做一下兼容处理 array_funcs array 对应的类：CreateArray 功能描述：用sql创建一个数组（原来生成一个数组这么简单，我之前经常用...，其中第N个结构包含输入数组的所有第N个值（合并数组中有null数组，整体返回null） 版本：2.4.0 是否支持全代码生成：支持 用法： --2个数组,无null元素与数组 select arrays_zip...和spark.sql.ansi.enabled共同决定，默认返回值为true，即当数组为null时，size返回-1） 功能描述：返回数组的大小 1、对于null输入，函数返回-1 2、可对array...null时，size返回-1；而size的legacySizeOfNull参数是由spark.sql.legacy.sizeOfNull和spark.sql.ansi.enabled共同决定，默认返回值为
：kafka连接错误，1.要么地址配置错误 2.kafka没有启动 3.zk没有完全启动 3.Spark空指针 原因及解决办法：1.常常发生空指针的地方(用之前判断是否为空) 2.RDD与DF互换时由于字段个数对应不上也会发生空指针...用的是匿名内部类，异常是抛不到上一层的。...解决办法：在spark-submit时候设定conf部分的spark.driver.extraJavaOptions:-XX:PermSize=256M –MaxPermSize=256M 12.Spark...SparkSql中过多的OR，因为sql在sparkSql会通过Catalyst首先变成一颗树并最终变成RDD的编码 13.spark streaming连接kafka报can not found leader...解决办法： 1.增大repatition数即可 2.增大num.replica.fetchers的值，此参数是Replicas从Leader同步数据的线程数，默认为1，增大此参数即增大了同步
拆分子数组 leetcode 410 给定一个由非负整数和整数m组成的数组，可以将数组拆分为m个非空连续子数组 编写算法以最小化这些m个子阵列中的最大总和 字节跳动 关键词【Java基础】【锁相关】【...在哪用的？ 五条线程是怎么设计的？ 怎么启动一个线程？ 了解反射吗？说说反射？ 用过Spring吗？ 为什么在配置文件中配置了，就可以用？ 用过redis吗 redis都有哪些数据结构？...(cid,cname,teacher) grade(cid,sid,score) 1.sex 改为age,非空，默认值为0 2.统计035号课程分数大于036号课程分数的学生ID 3.统计所有003班学生各门功课的课程名称和平均分...数据库查询(索引) sparkStreaming 消费kafka中的数据存在消费不到，消费丢失的问题。 Spark 介绍一下 分为哪些组件？ Spark Sql 和Hive 的区别？...Spark sql解析有哪几个步骤？具体如何操作的(spark内核的sql解析) (把sql如何拆成多个job) 线程的状态有几种？ 等待有哪几种方式？ 常用的线程池有几种？ 定时的线程池有几种？
StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...可以使用 df2.schema.json() 获取 schema 并将其存储在文件中，然后使用它从该文件创建 schema。...还可以在逗号分隔的文件中为可为空的文件提供名称、类型和标志，我们可以使用这些以编程方式创建 StructType。...从 DDL 字符串创建 StructType 对象结构 就像从 JSON 字符串中加载结构一样，我们也可以从 DLL 中创建结构（通过使用SQL StructType 类 StructType.fromDDL
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。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如果有字段为空，那么不参与运算，只这对数值类型的字段。...、 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
常见的如Kafka精准消费问题的多种解决办法对比，Spark的Task调度规则 （3）有些面试官会直接让讲了解的框架最底层实现 （4）Java，MySQL，Redis必问，JVM，Hashmap...常见数组、链表、二叉树、跳表的题。有些部门会先笔试（电脑实际编码运行）再面试 （2）算法部分常见动态规划、概率题、二进制一类 （3）SQL题目，行列转换。...---- 3、真实面试案例 真实面试案例（一） 1）技术部分 （1）WordCount的实现过程 （2）MR与Spark的区别 （3）Spark在Client与在集群运行的区别 （3）相同的SQL在HiveSql...请写出查询语句，并计算总共有多少个key值。...，那你用Spark写一下刚刚那道题的代码，不能用Spark SQL （2）我看你上面有写到熟悉Hive原理和优化，你说一下怎么优化 （3）优化有说到语句优化，然后又说回到pv和uv那个问题，假如说让你优化你怎么优化
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...一致化规则如下： 这两个schema中的同名字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型。这个规则同时也解决了空值的问题。...BigDecimal由一个任意精度的整数非标度值和一个32位的整数组成。 String类型 StringType: 表示字符串值。 Binary类型 BinaryType: 代表字节序列值。...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作 在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后
，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...null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER 某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列...Schema变更 COW MOR 说明 在最后的根级别添加一个新的可为空列 Yes Yes Yes意味着具有演进模式的写入成功并且写入之后的读取成功读取整个数据集 向内部结构添加一个新的可为空列（最后）...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...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。
里有独特的意义 由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化...兼容处理的字段应该保持Parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了（空值问题） 2.兼容处理的schema应只包含在Hive元数据里的schema信息，主要体现在以下两个方面...），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。...但是当查询testdb.test_decimal中的数据时，比如执行sql： select * from testdb.test_decimal where dt = 20200529; 会报如下空指针的异常...这个现象在实际应用环境中经常遇到，通用的解决办法就是将要保存的表中的数据类型与依赖的表（物理表或者临时表）的字段类型保持完全一致。
spark_df=spark_df.na.drop() 另外，如果col1为空则用col2填补，否则返回col1。...就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first(df2...() # 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect...({'LastName':'--', 'Dob':'unknown'}).show() 9、空值判断 有两种空值判断，一种是数值类型是nan，另一种是普通的None # 类似 pandas.isnull...from pyspark.sql.functions import isnull, isnan # 1.None 的空值判断 df = spark.createDataFrame([(1, None
的计算出来的位置是8，数组中8这个位置是空的，52不在哈希表中，找不到52的数据；从哈希表中取出77，77计算出来的位置是0，数组中0这个位置有值，而且值就是77，从哈希表中取出77的值。...至此，我们知道实现了一个很简单的哈希表的原理，其实还存在很多问题，这个我们接下来讨论，这儿先把我们前面的一些概念用专业的术语替换一下，前面我们所说的特定规则，我们称之为哈希函数，用特定股则计算出来的值称之为哈希值...冲突解决了，但我们读取数据的时候，好像又出现问题了，88的哈希值是0，发现数组0位置不是空的，那我们确定88在哈希表中？肯定不行，0这个位置存储的是77，不是88。...我们的解决方法是判断0这个位置的值是不是88，不是的话，再计算88的哈希值是1，判断是1这个位置是否为空，为空，则88不在哈希表中；不为空，判断值是否为88，若是88，确定在哈希表中；如果值不是88，我们则继续计算哈希值是...第二个问题，哈希表扩容 一个简单的解决办法是，当插入数据时，发现所有的位置都满了，我们就再分配一个大于原先空间的一片空间，把原来空间中的值重新哈希到新的空间中。 4.
脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...highlight=functions#module-pyspark.sql.functions 统一值 from pyspark.sql import functions df = df.withColumn...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...pdf = sdf.select("column1","column2").dropDuplicates().toPandas() 使用spark sql，其实我觉的这个spark sql 对于传统的数据库
，测试一下临时表中那个字段是否为空 haha: 如果不为空的话，就是目标表分区的问题了， 我麋鹿啦: 就是空的，我用is null来筛过 我麋鹿啦: 就是搞不懂insert overwrite为什么覆盖不了...之前还要把sqoop拷贝到hdfs吗 Dasein: 锦瑟: 如果目标 或者源 在集群上,那当然要把sqoop放在集群了呀 Arraylist集合转换成数组，为什么不能对数组中的元素进行运算操作呢？...spark on hive解析sql用的是spark所有效率更高？...van: [图片] 樱木花道: 除了元数据用的是hive，其余的都是spark自己的 兜兜转转: hive on spark是用的spark作为计算引擎，其他的还是hive sql的 蓬蒿人:...haha: 周六减5 周日减6 上面说错了 haha: 我理解的话就是替换函数 haha: replace ，转成空 haha: 就是了 慎独: 我就说用这个，她说不对 haha: 不知道是不是我理解的哈
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。...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...collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行 3、 count(...and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如果有字段为空，那么不参与运算，只这对数值类型的字段。...()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()
关键词和导入 在这个速查卡中，我们会用到一下缩写： df 二维的表格型数据结构DataFrame s 一维数组Series 您还需要执行以下导入才能开始： import pandas as pd import...，返回逻辑数组 pd.notnull() 与pd.isnull()相反 df.dropna() 删除包含空值的所有行 df.dropna(axis=1) 删除包含空值的所有列 df.dropna(axis...=1,thresh=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype...(float) 将数组的数据类型转换为float s.replace(1,'one') 将所有等于1的值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 将所有1替换为...] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc
在哪用的？ 7.五条线程是怎么设计的？ 8.怎么启动一个线程？ 9.了解反射吗？ 说说反射？ 10.用过Spring吗？ 11.为什么在配置文件中配置了，就可以用？...12 Spark sql解析有哪几个步骤？ 具体如何操作的(spark内核的sql解析) (把sql如何拆成多个job) java技能 1 线程的状态有几种？ 2 等待有哪几种方式？...算法题 26 拆分子数组 leetcode 410 给定一个由非负整数和整数m组成的数组，可以将数组拆分为m个非空连续子数组。 编写算法以最小化这些m个子阵列中的最大总和。...(不是，因为HashMap在put的时候，插入的元素超过了容量 （由负载因子决定）的范围就会触发扩容操作，就是rehash，这个会重新将原数组的内容重新hash到新的扩容数组中， 在多线程的环境下，...存在同时其他的元素也在进行put操作，如果hash值相同，可能出现同时在同一数组下用链表表示，造成闭环， 导致在get时会出现死循环，所以HashMap是线程不安全的 20 线程池有哪些核心参数(corepoolsize
对分布式准确性与速度的要求使其在很多设计上使用了一些精巧的办法，这也使得完成Spark的任务需要动一些脑筋，对其涉及到的特殊的数据结构也需要有一些了解。...目录 安装Intellij IDEA与Spark Spark启动与读取数据 Spark写入数据 Spark实现空值填充 Spark使用UDF处理异常值 Spark的执行UI展示 涉及关键词 SQL SparkSession...Spark实现空值填充 空值填充是一个非常常见的数据处理方式，核心含义就是把原来缺失的数据给重新填上。因为数据各式各样，因为处理问题导致各种未填补的数据出现也是家常便饭。...在这一部分，我们会介绍以平均数，中位数，众数和自己手动处理方式进行空值填充的方式。 现在我们考虑people.json，这个文件中，age这一列是存在一个空值的。...Note 3: 这里要注意使用的是Scala中的Array数据结构，比较类似Java中的ArrayList。C中的链表或者数组。
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