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。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...方式二： 直接使用Hive，提前将数据构建成多个分区表，然后借助官方的es-hadoop框架，直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...处理组内的Struct结构 （7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行collect方法后，才能在循环内使用...sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。
最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....configMap 是一个集合，你可以使用 Scala 的 iterable 方法来访问数据。...这些方法以 DataSets 形式返回，因此可以使用 DataSets API 访问或查看数据。在下面代码中，我们访问所有的表和数据库。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。
最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...了，然后做一些简单的过滤，转化，最终在把结果写入到hbase里面。...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。
用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误： ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0...(TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据，可以用 bash spark-submit...--help 中查看到自己代码的运行内存，即： --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M...) 本机默认为1G的内存运行程序，所以我改成8G内存运行： bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar 具体运行请看： scala
基础 def primitiveType(): Unit = { //scala没有原始类型，都是对象 println("1.toString -> " + 1.toString)..."Hello".intersect("low")) //a.方法(b) == a 方法 b println("1.to(199) -> " + (1 to 199)) //scala...没有受检异常，throw表达式类型为Nothing def handleException: Unit = { //scala没有受检异常 //throw表达式类型为Nothing...at com.hash.learn.scala.Chapter2.exception$.handleException(exception.scala:21) at com.hash.learn.scala.Chapter2....CMain$.main(CMain.scala:25) at com.hash.learn.scala.Chapter2.CMain.main(CMain.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0
field class Counter { //field必须初始化，为了知道类型 //会自动生成private的getter还有private的set...
a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Do...
") println("等同于") println("package com.hash.test{") println("package scala{") println...; } } } package com.hash { import com.hash.learn.scala.Chapter7.wc object test8 {...def execute = { wc.description } } } } 重命名和隐藏： object renameAndHide { //将Java中的...{HashMap => JavaHashMap, _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute1 = { val a =...2) } //scala程序默认隐式引入： //import java.lang._ //import scala._ //import Predef._ }
安装 首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下： $ sbt/sbt assembly...// 对这个文件内容行数进行计数 scala> textFile.first // 打印出第一行 Apache访问日志分析器 首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成.../bin/spark-shell // does not work spark> :cp AlsApacheLogParser.jar 上传成功后，在Spark REPL创建AccessLogParser...然后在Spark命令行使用如下： log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count 这个统计将返回httpStatusCode...很难判断 Spark在单个系统上的性能。这是因为Spark是针对分布式系统大文件。 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
scores = Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) //构造一个可变Map[String,Int] val mscores1 = scala.collection.mutable.Map...("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) val mscores2 = scala.collection.mutable.Map(("Alice", 10...), ("aaa", 9), ("bbb", 8)) } def curdMap = { val scores = scala.collection.mutable.Map("Alice...for (v <- mapping.values) yield v println(c)//输出：List(10, 9, 5) } def sortedMap = { //scala
元组在Scala语言中是一种十分重要的数据结构，类似数据库里面的一行记录（row），它可以将不同类型的值组合成一个对象，在实际应用中十分广泛。...先来看一个简单的tuple定义： 上面的第二种例子中，可以直接通过name和age来访问单个tuple的元素 例子（1）： 一个简单的模式匹配 例子（2）： 根据类型匹配 注意上面的代码里面case后面的如果有...具体的方式请参考： https://www.cakesolutions.net/teamblogs/ways-to-pattern-match-generic-types-in-scala 例子（3）：...变量绑定模式 注意普通的类不能直接使用上面的模式匹配 例子（4）： for循环的使用元组进行的模式匹配 结果： 最后我们使用元组，来模拟一个类似下面的SQL的例子： 表(pet)结构： 统计SQL语句...总结： 本篇主要介绍了tuple几种常见的应用场景，通过使用tuple数据结构配合上scala强大的函数方法，我们可以轻松愉快的处理的各种数据集，感兴趣的小伙伴可以自己尝试一下。
q=spark spark：http://spark.apache.org/downloads.html scala：https://www.scala-lang.org/download/2.12.12....html 注意 spark 3 使用的版本是 scala 2.12.* 编译器配置 下载scala 插件 工程构建 配置scala 插件 构建scala 本地jar 包工程 file -》 project...structure -》 添加下载的spark 中的jar 包 代码： import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext...工程 根据原型模版构建 根据原型模版进行构建 在IDEA启动后进入的界面中，可以看到界面左侧的项目界面，已经有一个名称为simpleSpark的工程。...请在该工程名称上右键单击，在弹出的菜单中，选择Add Framework Surport ，在左侧有一排可勾选项，找到scala，勾选即可 在项目文件夹下，右键 建立 路径 src -》 main 然后
Map结构是一种非常常见的结构，在各种程序语言都有对应的api，由于Spark的底层语言是Scala，所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法。...判断是否为空 a.keys.foreach(println)//只打印key a.values.foreach(println)//只打印value a=Map()//数据清空使用再次...: Int = { x.compareTo(y) } } println(a.toSeq.sorted) （2）可变Map例子 特点： api丰富与Java中Map...基本类似 如果是var修饰，引用可变，支持读写 如果是val修饰，引用不可变，支持读写 def map3(): Unit ={ //不可变Map+var关键词修饰例子 var a:scala.collection.mutable.Map...[String,Int]=scala.collection.mutable.Map("k1"->1,"k2"->2)//初始化构造函数 a += ("k3"->3)//添加元素 a += ("k4
在Scala中调用Java库，基本上与在Java中调用Java库的方式是相同的（反过来则未必，必将Java没有Scala中独有的语法糖）。...因此，在Scala中可以非常方便地调用Spring Cloud，使其支持Spring Cloud提供的微服务基础设施，例如Eureka、Feign以及Spring Boot等。...不过仍然有几点需要注意，这些方面包括： Maven依赖 Spring的语法 Json的序列化 Maven依赖 在Scala项目中，如果仍然使用Maven管理依赖，则它与在Java项目中添加Spring...而对于Spring Boot的Controller，在语法上有少许差异，即在值中要使用Scala的Array类型，例如 @RestController @RequestMapping(Array("/"...在Scala中的定义如下所示： case class GenerateSqlRequest(sqlTemplateName: String, criteria: Option[ConditionGroup
正则在任何一门编程语言中，都是必不可少的一个模块，使用它来处理文本是非常方便的，尤其在处理在使用Spark处理大数据的时候，做ETL需要各种清洗，判断，会了正则之后，我们可以非常轻松的面对各种复杂的处理...，Scala里面的正则也比Java简化了许多，使用起来也比较简单，下面通过几个例子来展示下其用法： /** * Created by QinDongLiang on 2017/1/5...."))//spark123spark //例子七使用正则查询和替换使用一个函数 println(letters.replaceAllIn(str,m=>m.toString().toUpperCase...02" val pattern(year,month)=myString println(year)//2016 println(month)//02 //例子十在case...month,day) => println(s"day provided: it is $day") } //day provided: it is 20 //例子十一正则匹配忽略大小写
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...在 Spark 中使用近似计算，只需要将 COUNT(DISTINCT x) 替换为 approx_count_distinct(x [, rsd])，其中额外的参数 rsd 表示最大允许的偏差率，默认值为...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
它目前被一些相当大的名称网站使用，包括LinkedIn，三星的IoT Artik平台和教育网站Coursera。在撰写本文时，Play 2.6是Play的当前版本，已在开发中取代了Play 1。...正如文档所描述的那样，“它不是一个Web框架，而是一个更通用的工具包，用于提供和使用基于HTTP的服务。虽然与浏览器的交互当然也在范围内，但它并不是Akka HTTP的主要关注点。” 优点 1....供应商锁定可能很昂贵且难以破解，因此在采用该解决方案之前应考虑这点。 Chaos ——用于在Scala中编写REST服务的轻量级框架 Chaos是Mesosphere的框架。...它专为RESTful开发而设计，也是开发人员之前在Java Framework空间中使用Dropwizard和Twitter Commons的经验之谈。他们将Chaos设计为Play的简化版。...Chaos指的是在希腊创世神话中，宇宙创造之前的无形或虚无状态。同样，Chaos（框架）先于创建服务“宇宙”。 优点 1. Chaos易于使用，特别是对于那些熟悉使用Scala的用户来说。 2.
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