第3章 键值对 RDD 键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型。本章做特别讲解。...一般如果从一个普通的 RDD 转 为 pair RDD 时，可以调用 map() 函数来实现，传递的函数需要返回键值对。...多个 RDD 分组，可以使用 cogroup 函数，cogroup() 的函数对多个共享同一个键的 RDD 进行分组。...Spark 中所有的键值对 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分组。主要有哈希分区和范围分区，当然用户也可以自定义分区函数。 通过分区可以有效提升程序性能。...对于要在行动操作中使用的累加器，Spark 只会把每个任务对各累加器的修改应用一次。
简述SparkStreaming窗口函数的原理 14. 如何使用Spark实现topN的获取（描述思路或使用伪代码） 15....介绍Spark的算子，介绍foreach和foreachPartition的区别 （1） 下面是五个常用的Spark转换算子： map：对RDD中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的RDD。...该条件可以是一个用户自定义函数或Lambda表达式。例如，可以过滤掉RDD中的负数元素。 flatMap：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个包含零个或多个元素的新RDD。...对于具有相同键的元素，将应用一个聚合函数来将它们合并为单个值，并生成一个新的RDD。该操作通常与键值对RDD结合使用。例如，可以通过reduceByKey对键值对RDD中的值进行求和。...flatMap：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个包含零个或多个元素的新RDD。 reduceByKey：按键对RDD中的元素进行分组并聚合。
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。...字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接：concat(str1, str2, ..., strN) ，参数：str1、str2...是要进行拼接的字符串。...参数1：分隔符，如 - ；参数2：要拼接的字符串（可多个） -- return the concatenation of the strings separated by sep -- Spark-SQL...6. rank 对组中的数据进行排名，如果名次相同，则排名也相同，但是下一个名次的排名序号会出现不连续。比如查找具体条件的topN行。RANK() 排序为 (1,2,2,4)。...比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次 ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，比如获取分组内排序第一的记录。 SparkSQL函数算子 以上函数都是可以直接在SQL中应用的。
---- 在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。...接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。...总结：json_tuple相当于get_json_object的优势就是一次可以解析多个json字段。但是如果我们有个json数组，这两个函数都无法处理。...注意，在有些情况下要使用转义字符，类似oracle中的regexp_replace函数。...上步已经把一个json数组转化为多个json字符串了，接下来结合son_tuple函数来解析json里面的字段： select json_tuple(explode(split( regexp_replace
MapReduce分成了两个部分： 映射（Mapping）对集合里的每个目标应用同一个操作。即，如果你想把表单里每个单元格乘以二，那么把这个函数单独地应用在每个单元格上的操作就属于mapping。...被分配了Map作业的worker，开始读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split一一对应；Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数，map函数产生的中间键值对被缓存在内存中...，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。...reduce worker遍历排序后的中间键值对，对于每个唯一的键，都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。...而且我们要注意Map/Reduce作业和map/reduce函数的区别：Map作业处理一个输入数据的分片，可能需要调用多次map函数来处理每个输入键值对；Reduce作业处理一个分区的中间键值对，期间要对每个不同的键调用一次
map(func) ：对源DStream的每个元素，采用func函数进行转换，得到一个新的DStream； flatMap(func)： 与map相似，但是每个输入项可用被映射为0个或者多个输出项； filter...V)键值对组成的DStream，每一个key的值均由给定的recuce函数（func）聚集起来； join(otherStream, [numTasks])：当应用于两个DStream（一个包含（K,V...）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, (V, W))键值对的新DStream； cogroup(otherStream, [numTasks])：当应用于两个DStream（一个包含...（K,V）键值对,一个包含(K,W)键值对），返回一个包含(K, Seq[V], Seq[W])的元组； transform(func)：通过对源DStream的每个RDD应用RDD-to-RDD函数，...给定一个由(键，事件)对构成的 DStream，并传递一个指定如何根据新的事件 更新每个键对应状态的函数，它可以构建出一个新的 DStream，其内部数据为(键，状态) 对。
我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据，其中某些字段就是json格式，里面拼接了很多字段key和指标值value，今天讲一下如何解析出来相关数据...说明：解析json的字符串json_string,可指定多个json数据中的key，返回对应的value。如果输入的json字符串无效，那么返回NULL。...优势：一次可以解析多个json字段 select json_tuple('{"user_name":"chimchim","age":30,"sex":"woman"}', 'user_name', '...select array('A','B','C') ; regexp_replace函数 语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 说明：将字符串...注意，在有些情况下要使用转义字符，类似oracle中的regexp_replace函数。
map()相似，但每个输入元素都可以映射到0或多个输出结果 groupByKey() 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, Iterable)形式的数据集 reduceByKey(func...) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合后的结果 （1）filter(func) filter(func)会筛选出满足函数...(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中的每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合后得到的结果。...二、键值对RDD 键值对RDD（Pair RDD）是指每个 RDD 元素都是（key,value）键值对类型，是一种常见的RDD类型，可以应用于很多应用场景。...7、mapValues(func) 对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。
动机 Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作。这些 RDD 被称为 pair RDD 。...在Spark中有多种方式创建Pair RDD，其中有两种比较常见： 很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的 pair RDD。...当需要把一个普通的 RDD 转为 pair RDD 时,可以调用 map() 函数来实现,传递的函数需要返回键值对。...cogroup(): 除了对单个 RDD 的数据进行分组,还可以使用一个叫作 cogroup() 的函数对多个共享同一个键的 RDD 进行分组。...Spark的分区方法： Spark 中所有的键值对 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分区。
"localhost", 9999)# 切分每行的文本为单词words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))# 将单词映射为 (word, 1) 键值对..."localhost", 9999)# 切分每行的文本为单词words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))# 将单词映射为 (word, 1) 键值对...initial_state = 0 if state is None else state # 计算新的状态 new_state = sum(value, initial_state) # 返回键值对...mappingFunction 则定义了如何根据新的输入值更新状态。如何选择？...Spark 已经在金融、医疗、电信等多个行业取得成功，未来将继续扩展到更多行业，为其提供强大的数据处理和分析能力。随着数据规模的增加，Spark 将不断优化其核心引擎，以提供更好的性能和处理能力。
超好用 Hive 内置的 json 解析函数 一文中详细介绍过 get_json_object 和 json_tuple 函数如何对 json 串进行有效解析，但美中不足的是这两个函数都无法解析 json...函数 语法 regexp_replace(str A, str B, str C) 说明 语法含义：将字符串 A 中的符合正则表达式 B 的部分替换为 C。...具体函数运用 了解 explode 函数与 regexp_replace 函数的使用规则后，现在来完成上面数据准备中提出的解析需求。...第一步解析：json数组拆分成多行 sql语句： SELECT explode(split( regexp_replace( regexp_replace(...，表数据结构如下： page_name ads_id home_page [1,2,3] front_page [2,6] page_name 代表页面名称，ads_id 代表投放广告的所属 id，多个
去换行符去除某列里面的换行符转义符等等regexp_replace(col_name, '\n|\t|\r', '') AS new_col_name2....在 Hive SQL 中，CONCAT_WS 和 CONCAT 函数都用于连接字符串，但它们在如何处理分隔符方面存在差异。...以下是这两个函数的主要区别：CONCAT_WS（With Separator）：用于在连接字符串时添加分隔符。您需要提供一个分隔符，并将分隔符应用在一组要连接的字符串之间。...因为ORDER BY子句对整个结果集进行全局排序，而不是对每个owner和primary_key组内的数据进行排序。...为了在Presto或Spark SQL中实现类似的局部排序需求，请使用窗口函数（如使用OVER和PARTITION BY子句）。
概述 从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群上运行各种并行操作。...对象来告诉Spark如何连接一个集群。...Spark同样提供了对将RDD持久化到硬盘上或在多个节点间复制的支持。...转化操作 下面的表格列出了Spark支持的常用转化操作。欲知细节，请查阅RDD API文档（Scala, Java, Python）和键值对RDD函数文档（Scala, Java）。...欲知细节，请查阅RDD API文档（Scala, Java, Python）和键值对RDD函数文档（Scala, Java）。
许多此类应用所使用的数据存储在多个文件中。设计用于支持此类应用的系统受限需要能够存储大量的大型文件。其次，它必须能够支持对存储在这些文件中的数据进行查询。...分片是指跨多个系统对记录进行划分的过程；换言之，记录在系统之间划分。分片的一个典型应用案例是跨数据库集合对不同用户对应的记录进行划分。每个数据库都是传统的集中式数据库，可能没有其他数据库的任何信息。...3.MapReduce范式 熟悉函数式编程的宝子们应该熟悉MapReduce的思想，MapReduce范式对并行处理中的一种常见情况进行了建模，它应用map()函数和reduce()函数为并行提供支持。...Spark中的运算符接受一个或者多个RDD作为输入，其输出是一个RDD。存储在RDD中的记录类型不是预先定义的，可以是应用想要的任何类型。Spark还支持被称作DataSet的关系数据表示。...下面代码说明Spark如何读取和处理Requet格式的数据。
最后使用子查询G 的结果 left join 子查询H 的结果，查询结果如预期结果所示 使用 user_id 作为关联条件，并对 cnt 为 null 的数据进行 nvl 判断转换为0，最后使用 user_id...： (1).regexp_replace 正则替换函数，将日期字符串的 "/" 替换为 "-" ; (2).date_format 日期格式化函数，将使用 regexp_replace 函数替换好的日期字符串...，目的是为了提供每个用户相邻两次的比较条件，具体应用在文中的：where C.rn = D.rn + 1这个判断条件里。...(4).abs((unix_timestamp(C.scan_time) - unix_timestamp(D.scan_time))/60) unix_timestamp 函数将时间日期换算成秒，除以...因此在子查询G 作为主表后，user_id 为3对应的 cnt 的值为 null，所以就有了这里 case when 中 nvl 函数对 null 值的处理。
需要说明的是 options 是正则函数的可选参数，表示一些辅助的可选项 可选项说明见下表： options 说明 c 区分大小写 i 不区分大小写 l 匹配原始字符（字符的字面内容），而不是元字符 m...───────┤ │ XXX │ └──────────────────────────────────────┘ D 当捕获组包含多个时...，regexp_replace 函数可以使用 \d 对指定的捕获组进行处理（d 表示捕获组的组号，d 取 0 时，表示对全部捕获组进行替换处理。...匹配字符 regexp_matches 由于正则函数 regexp_matches 的返回结果固定为 true 或者 flase，其实际使用场景有限，而且函数 regexp_matches 使用时会尽可能优化为...LIKE 函数以获取更好的性能。
键值对概述 “键值对”是一种比较常见的RDD元素类型，分组和聚合操作中经常会用到。 Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。...,1) (Hive,1) (Spark,1) reduceByKey(func) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数func中进行聚合后的结果...应用于(K,V)键值的数据集时，返回一个新的（K,Iterable）形式的数据集。...对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。...对于这种情形，Spark提供了mapValues(func)，它的功能是，对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，但是，key不会发生变化。
SQL、Spark Streaming（内存流式计算）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算） 3.适用于数据科学应用和数据处理应用 二、Spark下载与入门 1.Spark应用都由一个驱动器程序...）来触发一次并行计算，Spark会对计算进行优化后再执行 3.RDD的转化操作都是惰性求值 的，在调用行动操作之前Spark不会开始计算 4.常用转化操作：map()和filter() 四、键值对操作...1.pair RDD（键值对RDD），Spark提供了一些专有操作 2.Spark程序可以通过控制RDD分区方式来减少通信开销，只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用时，分区才会有帮助 3.在...时，输入的每一行都会成为RDD的一个元素，也可以将多个完整文件一次性读取为一个pair RDD 2.JSON数据是将数据作为 文本文件读取，然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作，在Java和...，以供一个或多个Spark操作使用 3.Spark的pipe()方法可以让我们使用任意一种语言实现Spark作业中的部分逻辑，只要能读写Unix标准流就行 4.Spark的数值操作是通过流式算法实现的，
,pn) 对输入的JSON字符串进行处理，合格get_json_object这个UDF类似，不过更高效，其通过一次调用就可以获取多个键值。...其输入参数是：URL，以及多个要抽取的部分的名称。...例如trim(' hive ')的结果是'hive ' regexp_replace(STRING s,STRING regex,STRING replacement) 按照JAVA正则表达式regex...例如regexp_replace('hive','[ie]','z')的 结果是'hzvz' repeat(STRING s,INT n) 重复输出n次字符串s reverse(STRING s) ...str_to_map(STRING s,STRING delim1,STRING delim2) 将字符串s按照按指定分隔符转换成map,第一个参数是输入的字符串，第二个参数是键值对之间的分隔符，第三个分隔符是键和值之间的分隔符
1、数据介绍 首先我们产生我们的数据,使用spark sql来产生吧： val data = Seq[(String,String)]( ("{\"userid\":\"1\",\"action...，我们特地将info字段写成了一个json格式，info中有两个键值对，一个是user_id,另一个是用户的行为，行为中有两个数据，用#隔开，分别是动作的类型和动作发生的时间。...字符串替换函数格式如下： regexp_replace(字段名, 被替换的内容, 替换为的内容) 这里我们是可以写正则表达式来替换的，比如我们想把#和数字都替换成大写字母Y： select...比如，我们根据每个用户每条记录的发生时间对用户的行为进行排序，并添加一个序号： select * row_number() over(partition by user_id order...action_type为0结束，也就是说，我们这里的数据有三个session，前5条记录是一个session，这五条记录的新列的值应给为222，同理，中间三条记录的新列的值应改为226，而最后四条记录的值应为223，那么如何实现这个功能呢
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