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...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...spark的driver端进行插入操作。
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...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。
文章来源：公众号【Coggle数据科学】 写在前面 本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、...XGBoost4J-Spark应用于Spark机器学习处理的流水线框架中。...为了避免每次重复的训练模型，可将训练好的模型保存下来，在使用时直接加载即可。另外，训练完成后，XGBoost4J-Spark可对特征重要程度进行排名。最后，形成数据产品应用于相关业务。 ?...特征提取、变换和选择 在将训练集送入XGBoost4J-Spark训练之前，可以首先通过MLlib对特征进行处理，包括特征提取、变换和选择。...特征变换在Spark机器学习流水线中占有重要地位，广泛应用在各种机器学习场景中。MLlib提供了多种特征变换的方法，此处只选择常用的方法进行介绍。
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...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...参考文献 在Windows平台下搭建Spark开发环境（Intellij IDEA）： https://blog.csdn.net/haijiege/article/details/80775792
Spark非常重要且需要了解的一点是，所有的变换（我们一会就去定义它）都是懒惰的，这意味着他们不会马上计算结果。相反，他们只记得应用于某些基础数据集（例如，一个文件）的变换。...2014年时，Spark与Scala或Java一起使用要快得多。并且由于性能的原因，整个Spark世界转向了Scala（是一种令人敬畏的语言）。...但对于DF API，这已不再是问题，现在您可以在R，Python，Scala或Java中使用spark来获得相同的性能。 ? Catalyst负责这种优化。...---- ---- 这是我在开始研究这个问题之前自问的问题。 答案分为两部分： 1、 Apache Spark是一个以简单和陈述的方式在集群中分布计算的框架。...正在成为各行各业的标准，因此将深度学习的惊人进步加入其中将是一件好事。 2、 深度学习的有些部分计算量很大，很重！
背景 我们平常使用excel的时候，都是选中一列，然后直接更改它的格式，但是这种方式并不能彻底改变已有数据的原格式，如下图中的5592689这一个CELL中的数据，尽管我们将整个列都更改为文本类型，但实际上它这个数据仍然是数值类型...，在很多场景下不能满足我们的需求，如数据库在导入Excel表格时，表格中的列数据需要文本形式,如果不是文本形式，导入的数据在数据库中会出现错误（不是想要的数据，如789 数据库中为789.0）。...第一步：选中要修改的列，点击上方数据，找分列后点击分列 第二步：点击分列 第三步：点击下一步 第四步：点击下一步，选择文本 第五步：确认之后，检查数据，会发现数字那一个CELL的左上角有一个小箭头
John Snow Labs NLP库是在Scala编写的Apache 2.0以上，不依赖于其他NLP或ML库。它本地扩展了Spark ML管道API。...Spark ML提供了一套机器学习应用程序，它的逻辑由两个主要组件组成：估计器(Estimators)和 变换器（Transformers）。...首先，有一个称为fit（）的方法，将一段数据保存并传递给这样的应用程序，Transformer（一般是拟合过程的结果）将更改应用于目标数据集。这些组件已嵌入到适用于Spark NLP。...管道是允许单个工作流程中包含多个估计器和变换器的机制，允许沿机器学习任务进行多个链接转换。 注释(Annotation) 注释是Spark-NLP操作结果的基本形式。...2 使用spark读入数据 我们例子测试采用的是spark-shell的方式，spark-2.1.1版本以上，本文采用的是spark2.1.2，scala版本2.11.8，启动： spark-shell
1、RDD是什么 RDD：Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用...RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 操作集合的方式，进行各种并行操作...所以，RDD只支持 粗颗粒变换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统）存储下来；变换序列指，每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换 过来的以及如何重建某一块数据的信息。...（2）Spark如何解决迭代计算？ 其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。
往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint]...res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...一般新版本都是最先支持scala，虽然现在python的接口也在不断的丰富 4、到了工作岗位，你的师父（都是有几年相关经验的），前期由于python的支持还没有像scala那样完善，因此会从scala...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...简单来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。...RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区 package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...一般新版本都是最先支持scala，虽然现在python的接口也在不断的丰富 4、到了工作岗位，你的师父（都是有几年相关经验的），前期由于python的支持还没有像scala那样完善，因此会从scala开始使用...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...简单来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1、Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。...RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区 package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf
2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1、Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高 2、Spark比Hadoop更通用 3、Spark提供了统一的编程接口 4、容错性– 在分布式数据集计算时通过...checkpoint来实现容错 5、可用性– Spark通过提供丰富的Scala, Java，Python API及交互式Shell来提高可用性 3.Spark有那些组件 1、Spark Streaming...Spark上的图计算模型 5、SparkR是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用 Spark 二....DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...这使得SparkSQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。
你可以用变换（Transformation）修改RDD，但是这个变换所返回的是一个全新的RDD，而原有的RDD仍然保持不变。...RDD支持两种类型的操作： 变换（Transformation） 行动（Action） 变换：变换的返回值是一个新的RDD集合，而不是单个值。...，使得该语言具有很多炫酷的语法糖，所以在使用Spark的过程中我采用了Scala语言进行开发。...Scala最终编译成字节码需要运行在JVM中，所以需要依托于jdk，需要部署jdk Eclipse作为一款开发Java的IDE神器，在Scala中当然也可以使用，有两种方式: Eclipse->Help...installation version to 2.10.5 5）从Build Path中移除Scala Library（由于在Maven中添加了Spark Core的依赖项，而Spark是依赖于Scala
新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛，同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。
RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。...和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。...因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。
Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。...Spark MLlib 包含一个框架用来创建机器学习管道和在任何结构化数据集上进行特征提取、选择、变换。...数据科学家可以在 Apache Spark 中使用 R 或 Python 训练模型，然后使用 MLLib 存储模型，最后在生产中将模型导入到基于 Java 或者 Scala 语言的管道中。...使用 MLlib 的现有管线结构，您将能够在几行代码中构建分类器，并将自定义 Tensorflow 图形或 Keras 模型应用于传入数据。...这些图表和模型甚至可以注册为自定义的 Spark SQL UDF(用户定义的函数)，以便深度学习模型可以作为 SQL 语句的一部分应用于数据。
Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。...Spark MLlib 包含一个框架用来创建机器学习管道和在任何结构化数据集上进行特征提取、选择、变换。...数据科学家可以在 Apache Spark 中使用 R 或 Python 训练模型，然后使用 MLLib 存储模型，最后在生产中将模型导入到基于 Java 或者 Scala 语言的管道中。...使用 MLlib 的现有管线结构，您将能够在几行代码中构建分类器，并将自定义 Tensorflow 图形或 Keras 模型应用于传入数据。...这些图表和模型甚至可以注册为自定义的 Spark SQL UDF（用户定义的函数），以便深度学习模型可以作为 SQL 语句的一部分应用于数据。
RDD正是解决这一缺点的抽象方法 （2）RDD的具体描述RDD（弹性数据集）是Spark提供的最重要的抽象的概念，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编 操作集合的方式，...所以，RDD只支持 粗颗粒变换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后创建某个RDD的变换序列（血统）存储下来；变换序列指，每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换 过来的以及如何重建某一块数据的信息...它的计算函数知识读取文件的每一行并作为一个元素返回给RDD；b.对与一个 通过map函数得到的RDD，它会具有和父RDD相同的数据块，它的计算函数式对每个父RDD中的元素所执行的一个函数 2、RDD在Spark...（2）Spark如何解决迭代计算？其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。
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