dept.join(emp,$"deptid" === $"did").show scala>dept.join(emp,$"deptid" === $"did","left").show 左向外联接的结果集包括...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable...t1.registerTempTable("stu") val result = sqc.sql("select * from stu") //DataFrame转成RDD，一般用于结果的存储...result.toJavaRDD resultRDD.saveAsTextFile("D://sqlresult") } } 5、部署到服务器 打jar包，并上传到linux虚拟机上，在spark
1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中，我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象...而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...）； 三者都有 Partition 的概念，可以进行 Cache（缓存）操作，也可以进行 CheckPoint（检查点）操作（详细介绍请参见《7000字+15张图解，学习 Spark 入门基础知识》中的...3.2 SQL 风格 Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用 spark.sql() 来执行 SQL 查询，并返回结果数据集。...在不同的 Session 中，对上面注册的两种表进行查询： spark.newSession.sql("select * from houseDF").show 在新的 Session 中查询 Local
]Spark引入DataFrame， 它可以提供high-level functions让Spark更好的处理结构数据的计算。...为了解决这个问题，Spark采用新的Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。...Dataset API扩展DataFrame API支持静态类型和运行已经存在的Scala或Java语言的用户自定义函数。...对比传统的RDD API，Dataset API提供更好的内存管理，特别是在长任务中有更好的性能提升 ?...= "") #查看DataSet中的内容 words.collect words.show #分组求和 val counts = words.groupBy(_.toLowerCase).count
【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 端和 executor 端都有应用。我们分别来介绍。...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...job 调度器会去检查该 job 对应的 jobSet 中的所有 job 是否均已完成 若是，会通过 jobGenerator.eventLoop 给自身发送 ClearMetadata 消息 jobGenerator...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。
【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。...例如：VEHICLE THEFT 为了解决这个问题，我们在Spark的有监督学习算法中用了一些特征提取技术。...包含犯罪数量最多的20个描述： data.groupBy("Descript") \ .count() \ .orderBy(col("count").desc()) \ .show...在该例子中，label会被编码成从0到32的整数，最频繁的 label(LARCENY/THEFT) 会被编码成0。...---- ---- 1.以词频作为特征，利用逻辑回归进行分类 我们的模型在测试集上预测和打分，查看10个预测概率值最高的结果： lr = LogisticRegression(maxIter=20,
使用HashMap 缓存通常的用法就是构建一个内存中使用的Map，在做一个长时间的操作比如计算之前，先在Map中查询一下计算的结果是否存在，如果不存在的话再执行计算操作。...; } 该接口定义了一个calculate方法，接收一个参数，并且返回计算的结果。...虽然这样的设计能够保证程序的正确执行，但是每次只允许一个线程执行calculate操作，其他调用calculate方法的线程将会被阻塞，在多线程的执行环境中这会严重影响速度。...FutureTask表示一个计算过程，我们可以通过调用FutureTask的get方法来获取执行的结果，如果该执行正在进行中，则会等待。 下面我们使用FutureTask来进行改写。...上面的例子已经体现了很好的并发性能。但是因为if语句是非原子性的，所以对这一种先检查后执行的操作，仍然可能存在同一时间调用的情况。
导读 窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。...在给出具体配图之前，首先要介绍与窗口函数相关的3个关键词： partition by：用于对全量数据表进行切分（与SQL中的groupby功能类似，但功能完全不同），直接体现的是前面窗口函数定义中的“...应该讲，Spark.sql组件几乎是完全对标SQL语法的实现，这在窗口函数中也例外，包括over以及paritionBy、orderBy和rowsbetween等关键字的使用上。...注：在使用Spark窗口函数前，首先需要求引入窗口函数类Window。...A1：直接沿用SQL思路即可，需要注意Spark中的相应表达。
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。...当这个问题遇上大数据，就会产生新的挑战：计算过程所需的内存和 distinct count 的结果数量是成正比的。...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...这样使得 Spark 能够成为全局的数据预处理平台，能够满足快速查询响应的需求，例如 portal 和 dashboard 的场景。...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
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖.../test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致（）； ?...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）： 可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...-1.6.1-bin-hadoop2.6]# 最后查看执行结果即可（由于第一次跑失败了，作为强迫症的我就把第一次的输出结果文件删除了）： ?
* 4）对运单明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中 * 5.1：定义指标结果表的schema信息 * 5.2：组织需要写入到...判断是否是首次运行，如果是首次运行的话，则全量装载数据（含历史数据） //TODO 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） //3.1：加载运单事实表的数据 val wayBillDF...运单宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时，运单明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建 实现步骤： 在WaybillDWD 单例对象中调用save...方法 实现过程： 在WaybillDWD 单例对象Main方法中调用save方法 //TODO 5）将拉宽后的数据再次写回到kudu数据库中（DWD明细层） save(wayBillDetailDF,...sparkSession */ override def execute(sparkSession: SparkSession): Unit = { //TODO 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据
一、前述 RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。 Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。...二、具体细节 窄依赖 父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。...或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。...而MapReduce是 1+1=2,2+1=3的模式，也就是计算完落地，然后在计算，然后再落地到磁盘或内存，最后数据是落在计算节点上，按reduce的hash分区落地。...所以这也是比Mapreduce快的原因，完全基于内存计算。 2、管道中的数据何时落地：shuffle write的时候，对RDD进行持久化的时候。 3.
注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...这里，直白的理解就是SparkContext相当于是Spark软件和集群硬件之间的"驱动"，SparkContext就是用来管理和调度这些资源的；而SparkSession则是在SQL端对集群资源的进一步调度和分发...groupby/groupBy：分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...groupby和groupBy是互为别名的关系，二者功能完全一致。...select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的action算子，即会真正执行计算并返回结果；而前面的很多操作则属于transform，仅加入到DAG中完成逻辑添加
一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。...= spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames...和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....= [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用
02 Pandas和Spark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在Pandas和Spark中的实现，其中Pandas是Python中的数据分析工具包，而Spark作为集Java...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。...，但不聚合结果，即聚合前有N条记录，聚合后仍然有N条记录，类似SQL中窗口函数功能，具体参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？...distinct在SQL中用于对查询结果去重，在Pandas和Spark中，实现这一操作的函数均为drop_duplicates/dropDuplicates。 8）order by。...Spark：orderBy和sort，二者也是相同的底层实现，功能完全一致。也是通过传入的字段进行排序，可分别配合asc和desc两个函数实现升序和降序。
文章目录 注: Dart 1.x有生产模式和检查模式两种运行模式， Dart 2中移除了检查模式。...Dart程序以两种模式运行，即: 检查模式 生产模式(默认) 建议你在检查模式下开发和调试，然后在生产模式部署。生产模式是Dart程序的默认运行模式，它针对速度进行了优化。...检查模式是一种开发友好模式，可帮助你在运行时捕获某些类型的错误。例如，如果你将一个非数字变量传入一个num类型的值，则检查模式会抛出一个异常。 选中的模式会强制执行各种检查，例如类型检查等。...要打开选中的模式，请在运行脚本时在脚本文件名之前添加-c或—checked选项。...在检查模式 assert(condition) 会执行，如果条件不为 true 则会抛出一个异常。详情请参考 Assert 文档 。
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。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...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...")).show(); df.groupBy("age").avg().show();都可以 这里如果要把groupBy之后的结果转换成一个Dataframe需要另一个函数转换一下，比如 count
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...，然后实际的结果确实数字和默认名字，如下所示 ?...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...Spark 运行结果是数字和腾讯游戏座右铭。
文章目录 引言 今天给大家带来一个Spark综合练习案例--电影评分 补充: 采用DSL编程的详尽注释版 总结 引言 大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人...>200的电影平均分Top10，并写入Mysql数据库中 我：所有字我都认识，怎么连在一起我就不认识了 不管了先new个实例对象，总没错吧 val sparkSession = SparkSession...filter($"cnt_rating" > 2000) //d.按照评分的平均值进行降序排序 .orderBy($"avg_rating".desc)...: SparkSession = createSparkSession(this.getClass) import spark.implicits._ /* 分析需求可知，三个需求最终结果...插入数据 iter.foreach{row => // 设置SQL语句中占位符的值 accept(pstmt, row) // 加入批次中 pstmt.addBatch
Spark的运算操作有两种类型：分别是Transformation和Action，区别如下： Transformation：代表的是转化操作就是我们的计算流程，返回是RDD[T]，可以是一个链式的转化，...结合日常开发比如常用的count，collect，saveAsTextFile他们都是属于action类型，结果值要么是空，要么是一个数值，或者是object对象。...接着回到正题，我们说下foreachPartition和mapPartitions的分别，细心的朋友可能会发现foreachPartition并没有出现在上面的方法列表中，原因可能是官方文档并只是列举了常用的处理方法...可以获取返回值，继续在返回RDD上做其他的操作，而foreachPartition因为没有返回值并且是action操作，所以使用它一般都是在程序末尾比如说要落地数据到存储系统中如mysql，es，或者hbase...当然在Transformation中也可以落地数据，但是它必须依赖action操作来触发它，因为Transformation操作是延迟执行的，如果没有任何action方法来触发，那么Transformation
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...key，因此，在partitionclass的partitionmethod中，key == null，而null.hashCode = 0。
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