()） 从文本文件创建RDD（textFile()） 从object文件载入RDD（objectFile()） SparkR支持的RDD的操作有： 数据缓存，持久化控制：cache(),persist...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...数据缓存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist() 数据保存：saveAsParquetFile(), saveDF() （将DataFrame的内容保存到一个数据源），...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。
()） 从文本文件创建RDD（textFile()） 从object文件载入RDD（objectFile()） SparkR支持的RDD的操作有： 数据缓存，持久化控制：cache(),persist(...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...·数据缓存，持久化控制：cache(),persist(),unpersist() 数据保存：saveAsParquetFile(), saveDF() （将DataFrame的内容保存到一个数据源）...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。
DataFrames 可以从大量的 sources 中构造出来, 比如: 结构化的文本文件, Hive中的表, 外部数据库, 或者已经存在的 RDDs....虽然编码器和标准的序列化都负责将一个对象序列化成字节, 编码器是动态生成的代码, 并且使用了一种允许 Spark 去执行许多像 filtering, sorting 以及 hashing 这样的操作,...从 Spark SQL 1.4 升级到 1.5 使用手动管理的内存优化执行，现在是默认启用的，以及代码生成表达式求值。...从 Spark SQL 1.0-1.2 升级到 1.3 在 Spark 1.3 中，我们从 Spark SQL 中删除了 “Alpha” 的标签，作为一部分已经清理过的可用的 API 。...在 Spark 1.3 中，我们移除了从 RDDs 到 DateFrame 再到 SQLContext 内部对象的隐式转换。
使用在Databricks中的笔记 介绍 机器学习（ML）的应用场景： 数据科学家生成一个ML模型，并让工程团队将其部署在生产环境中。...随着Apache Spark 2.0即将发布，Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。...ML持久性的关键特征包括： 支持所有Spark API中使用的语言：Scala，Java，Python＆R 支持几乎所有的DataFrame-based的API中的ML算法 支持单个模型和完整的Pipelines...总结 随着即将到来的2.0版本的发布，DataFrame-based的MLlib API将为持久化模型和Pipelines提供近乎全面的覆盖。...高优先级的项目包括完整的持久性覆盖，包括Python模型调整算法以及R和其他语言API之间的兼容性改进。 从使用Scala和Python的教程笔记开始。
DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。...DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...在 Scala API 中，DataFrame 只是 Dataset[Row] 的别名。在 Java API 中，类型为 Dataset。...完整的列表请移步DataFrame 函数列表 创建 Datasets Dataset 与 RDD 类似，但它使用一个指定的编码器进行序列化来代替 Java 自带的序列化方法或 Kryo 序列化。...尽管该编码器和标准序列化是负责将对象转换成字节，编码器是动态生成的，并提供一种格式允许 Spark 直接执行许多操作，比如 filter、sort 和 hash 等而不用将字节数据反序列化成对象。
触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 需要注意的是，在触发action的时候，才会去执行持久化。...)，将数据持久化到内存中。...对于上述任意一种持久化策略，如果加上后缀_2，代表的是将每个持久化的数据，都复制一份副本，并将副本保存到其他节点上。 这种基于副本的持久化机制主要用于进行容错。...假如某个节点挂掉了，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。 创建 DataFrame 在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame： 从现有的 RDD 转换而来。
action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了需要注意的是，在触发action的时候，才会去执行持久化。...)，将数据持久化到内存中。...对于上述任意一种持久化策略，如果加上后缀_2，代表的是将每个持久化的数据，都复制一份副本，并将副本保存到其他节点上。这种基于副本的持久化机制主要用于进行容错。...假如某个节点挂掉了，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。创建 DataFrame在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame：从现有的 RDD 转换而来。
从不同角度，可以有多种不同的方式：如果我们从实战工作的角度，下面我们就需要了解开发方面的知识 如果我们从知识、理论的角度，我们就需要了解spark生态系统 下面我们从不同角度来介绍 3.spark实战...mod=viewthread&tid=10122 3.2spark开发基础 开发环境中写代码，或则写代码的时候，遇到个严重的问题，Scala还不会。这时候我们就需要补Scala的知识。...mod=viewthread&tid=23541 spark2之DataFrame如何保存【持久化】为表 http://www.aboutyun.com/forum.php?...创建rdd有三种方式， 1.从scala集合中创建RDD 2.从本地文件系统创建RDD 3.从HDFS创建RDD 详细参考 spark小知识总结 http://www.aboutyun.com/forum.php...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。
使用 DataSet 进行编程 DataSet 和 RDD 类似, 但是DataSet没有使用 Java 序列化或者 Kryo序列化, 而是使用一种专门的编码器去序列化对象, 然后在网络上处理或者传输...虽然编码器和标准序列化都负责将对象转换成字节，但编码器是动态生成的代码，使用的格式允许Spark执行许多操作，如过滤、排序和哈希，而无需将字节反序列化回对象。 ...这种基于反射的方法可以生成更简洁的代码，并且当您在编写Spark应用程序时已经知道模式时，这种方法可以很好地工作。 ...从 DataFrame到DataSet scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...从 DataSet到DataFrame scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person scala> val
这一版本中包含了许多新的功能特性，其中一部分如下： 数据框架（DataFrame）：Spark新版本中提供了可以作为分布式SQL查询引擎的程序化抽象DataFrame。...数据源（Data Sources）：随着数据源API的增加，Spark SQL可以便捷地处理以多种不同格式存储的结构化数据，如Parquet，JSON以及Apache Avro库。...可以通过如下数据源创建DataFrame： 已有的RDD 结构化数据文件 JSON数据集 Hive表 外部数据库 Spark SQL和DataFrame API已经在下述几种程序设计语言中实现： Scala...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...如需安装最新版本的Spark，可以从Spark网站下载该软件。 对于本文中的代码示例，我们将使用相同的Spark Shell执行Spark SQL程序。这些代码示例适用于Windows环境。
从不同角度，可以有多种不同的方式：如果我们从实战工作的角度，下面我们就需要了解开发方面的知识 如果我们从知识、理论的角度，我们就需要了解spark生态系统 下面我们从不同角度来介绍 3.spark实战...mod=viewthread&tid=10122 3.2spark开发基础 开发环境中写代码，或则写代码的时候，遇到个严重的问题，Scala还不会。这时候我们就需要补Scala的知识。...创建rdd有三种方式， 1.从scala集合中创建RDD 2.从本地文件系统创建RDD 3.从HDFS创建RDD 详细参考 spark小知识总结 http://www.aboutyun.com/forum.php...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。...经常遇到的问题 在操作数据中，很多同学遇到不能序列化的问题。因为类本身没有序列化.所以变量的定义与使用最好在同一个地方。
第0章 预备知识 0.1 Scala 0.1.1 Scala 操作符 ? List 元素的追加 方式1-在列表的最后增加数据 方式2-在列表的最前面增加数据 ?...0.2 Spark Core 0.2.1 Spark RDD 持久化 Spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中，当对 RDD 执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的...巧妙使用 RDD 持久化，甚至在某些场景下，可以将 Spark 应用程序的性能提高 10 倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说，RDD 持久化是非常重要的。 ...在该 RDD 第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中，而且 Spark 的持久化机制还是自动容错的，如果持久化的 RDD 的任何 partition 丢失了，那么 Spark 会自动通过其源 RDD...(MEMORY_ONLY)，将输入持久化到内存中。
But sorry，在scala中虽然可以这样用，但是建议不要这么用。通常使用object的方式来创建class。 伴生对象 我们在上面的class文件中再创建一个同名的object。...case class在Spark开发中常用来定义实体类。 进阶用法 在阅读Spark源码的时候，发现了很多scala很多有趣的用法，这里就拿出其中具有代表性的两个用法：柯里化和贷出模式。...所以柯里化的过程就是将一个 def func1(x: Int)(y: Int) = x + y val func2 = func1(1)_ 定义一个func1()，x、y两个参数列表，可以通过func1...我们在一个方法中定义了连接的获取和关闭，这个方法中的形参是个函数，我们就在方法中，把获取的连接等资源，就“贷”给形参的函数，然后在调用这个方法传入函数时，在函数体直接使用连接进行操作。...原因有二： spark源码是scala实现的 scala符合流处理的设计 下面是Spark官方文档提供的三段代码，三段代码做了相同的事情，是一个RDD到DataFrame实现SparkSQL计算的代码。
最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可...下面看看如何使用第二种解决： 由于我们id列表是动态的，每个任务的id列表都有可能变换，所以要满足第二种方法，就得把他们变成一张临时表存储在内存中，当spark任务停止时，就自动销毁，因为他们不需要持久化到硬盘上...在spark中使用临时表是非常简单的，我们只需要把id列表的数据放入rdd中，然后再把rdd注册成一个张表，就可以和hive库里面已有的表做各种join操作了，一个demo代码如下： 上面代码里的变量ids...，就是我们需要转化成内存表的数据，然后需要转成Seq，并生成RDD，再通过RDD转成DataFrame，注意如果要使用DF，需要导入 import spark.implicits...._包下面的函数，这样就能隐式的直接转成DF，在转成DF的同时，我们给数据指定了列名叫id，这里如果有多列，后面可以继续逗号分隔，添加多个列名，最终我们给它注册成了内存临时表，然后在下面的语句中就可以直接使用
，就把数据放在硬盘中）和persist （内存或磁盘中对数据进行复用）(检查点、持久化)特性； 数据调度弹性； 数据分片的高度弹性repartition。...val rdd = sc.textFile("hdfs://hans/data_warehouse/test/data") 2）创建DataFrame DataFrame可以通过已存在的RDD进行转换生成或者直接读取结构化的文件...（如json）生成DataFrame。...所以相比之下reduceBykey的性能更好。 32、Spark为什么要持久化，一般什么场景下要进行persist操作？ 持久化的目的是为了避免重算和提高效率。...rdd出错后可以根据血统信息进行还原，如果没有对父rdd进行持久化操作就需要从源头重新计算；还有一种场景是某个rdd被重复使用，而这个rdd的生成的代价也不小，为了提高计算效率可以将这个rdd进行持久化操作
为何出现SparkSession 对于spark1.x的版本，我们最常用的是rdd，如果我们想使用DataFrame，则需要通过rdd转换。...随着dataframe和dataset使用的越来越多，所以spark就寻找了新的切入点--SparkSession。...然而在2.2版本中，StreamingContext还是单独存在的。所以我们在使用SparkStreaming，还必须使用StreamingContext来作为入口。...的 值类型：SparkSession.Builder 3.enableHiveSupport函数 表示支持Hive，包括 链接持久化Hive metastore, 支持Hive serdes, 和...值类型：SparkSession.Builder 了解了上面函数，对于官网提供的SparkSession的实例化，我们则更加容易理解 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
（全流程代码生成）技术将spark sql和dataset的性能提升2~10倍 通过vectorization（向量化）技术提升parquet文件的扫描吞吐量 提升orc文件的读写性能 提升catalyst...基于dataframe的api，支持持久化保存和加载模型和pipeline 基于dataframe的api，支持更多算法，包括二分kmeans、高斯混合、maxabsscaler等 spark R支持...API 与tachyon的面向block的整合支持 spark 1.x中标识为过期的所有api python dataframe中返回rdd的方法 使用很少的streaming数据源支持：twitter...]的类型别名 变化的机制 要求基于scala 2.11版本进行开发，而不是scala 2.10版本 SQL中的浮点类型，使用decimal类型来表示，而不是double类型 kryo版本升级到了3.0...文件时，summary文件默认不会写了，需要开启参数来启用 spark mllib中，基于dataframe的api完全依赖于自己，不再依赖mllib包 过期的API mesos的细粒度模式 java
下面例子中我们定义了一个名为 SumProductAggregateFunction 的类，并且为它取了一个名为 SUMPRODUCT 的别名，现在我们可以在 SQL 查询中初始化并注册它，和上面的 CTOF...如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...ZOOKEEPER: 集群元数据持久化到 Zookeeper 中，当 Master 出现异常，ZK 通过选举机制选举新的 Master，新的 Master 接管的时候只要从 ZK 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群状态...FILESYSTEM: 集群元数据持久化到本地文件系统中，当 Master 出现异常的时候，只要在该机器上重新启动 Master，启动后新的 Master 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群的状态。...NONE: 不持久化集群的元数据，当出现异常的是，新启动 Master 不进行信息恢复集群状态，而是直接接管集群。 57. Spark的存储体系 ?
在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。...图1 微博机器学习流图 Weiflow的设计初衷就是将微博机器学习流的开发简单化、傻瓜化，让业务开发人员从纷繁复杂的数据处理、特征工程、模型工程中解脱出来，将宝贵的时间和精力投入到业务场景的开发和优化当中...例如在Spark node中，我们会充分挖掘并利用Spark已有的优化策略和数据结构，如Datasets、Dataframe、Tungsten、Whole Stage Code Generation，并将...这类函数首先通过第一个参数，如pickcat函数所需的字符串列表（在规模化机器学习应用中会变得异常巨大），生成预定义的数据结构，然后通过第二个参数反查该数据结构，并返回其在数据结构中的索引。...处理函数被定义后，通过闭包发送到各执行节点（如Spark中的Executor），在执行节点遍历数据时，该函数将每次执行读取第一个字符串列表参数、生成特定数据结构的任务；然后读取第二个字符串参数，反查数据结构并返回索引
作为一个简单的示例，我们将定义一个 UDF 来将以下 JSON 数据中的温度从摄氏度（degrees Celsius）转换为华氏度（degrees Fahrenheit）。 {"city":"St....下面例子中我们定义了一个名为 SumProductAggregateFunction 的类，并且为它取了一个名为 SUMPRODUCT 的别名，现在我们可以在 SQL 查询中初始化并注册它，和上面的 CTOF...如果我们只使用 Spark 进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用 Standalone 模式就够了，尤其是单用户的情况下。...ZOOKEEPER: 集群元数据持久化到 Zookeeper 中，当 Master 出现异常，ZK 通过选举机制选举新的 Master，新的 Master 接管的时候只要从 ZK 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群状态...FILESYSTEM: 集群元数据持久化到本地文件系统中，当 Master 出现异常的时候，只要在该机器上重新启动 Master，启动后新的 Master 获取持久化信息并根据这些信息恢复集群的状态。
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