背景 没错，我还在做 XXXX 项目，还在与第三方对接接口，不同的是这次是对自己业务逻辑的处理。...在开发过程中我遇到这么一个问题： 表结构：一张主表A ，一张关联表B ，表 A 中存储着表 B 记录的状态。 场景：第一步创建主表数据，插入A表；第二步调用第三方接口插入B表同时更新A表的状态。...如果我们想要将公共的部分抽取出来，发现都比较零散，还不如不抽取，但是不抽取代码又存在大量重复的代码不符合我的风格。于是我便将手伸向了 Consumer 接口。...，那么恭喜你，说明你对 Consumer 的使用已经全部掌握了。...说一下我所理解的副作用，副作用其实就是一个函数是否会修改它范围之外的资源，如果有就叫有副作用，反之为没有副作用。比如修改全局变量，修改输入参数所引用的对象等。
使用建造者模式，实例化 SparkSession 对象（如果不存在的话）以及相关的基础上下文。 // Create a SparkSession....1.4 创建DataSets和DataFrame 使用 SparkSession API 创建 DataSets 和 DataFrame 方法有许多。...快速生成 DataSets 的一种方法是使用 spark.range 方法。在学习如何操作 DataSets API 时，这种方法非常有用。...我可以读取 JSON 或 CVS 或 TXT 文件，或者我可以读取 parquet 表。...因此，如果你使用更少的编程结构，你更可能犯的错误更少，并且你的代码可能不那么混乱。
SparkContext，相信如果你接触过spark程序，都会见到SparkContext。...比如rdd,dataframe,DataSet。如果你接触过spark，相信rdd是经常看到的，DataFrame是后来加上的。但是他们具体是什么。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...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。...具体流程如下： 代码诠释： 使用Spark Streaming就需要创建StreamingContext对象（类似SparkContext）。
，相信如果你接触过spark程序，都会见到SparkContext。...比如rdd,dataframe,DataSet。如果你接触过spark，相信rdd是经常看到的，DataFrame是后来加上的。但是他们具体是什么。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...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。...代码诠释： 使用Spark Streaming就需要创建StreamingContext对象（类似SparkContext）。
每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前的SparkContext....对于普通的使用者来说，了解到这里即可，知道要使用Spark的功能要先创建一个SparkContext对象就行了，后续如何使用该对象的一些方法，只需要查文档即可， pyspark.SparkContext...如果想深入了解SparkContext，推荐这篇博文：https://www.cnblogs.com/xia520pi/p/8609602.html，写的还挺好 SparkSession SparkSession...DataSet 和 DataFrame 的 API 逐渐成为标准的 API，就需要为他们建立接入点。...所以在 Spark2.0 中，引入SparkSession 作为 DataSet 和 DataFrame API 的切入点，SparkSession封装了 SparkConf、SparkContext
Partitioner或者自己实现的Partitioner就不能使用spark.default.parallelism这个参数来控制shuffle的并发量了。...//创建SparkConf并设置App名称和master地址 val conf=new SparkConf().setAppName(“wc”).setMaster(“Local[*]”) //创建SparkContext...，该对象是提交Spark App的入口 val sc=new SparkContext(conf) //使用sc创建RDD并执行相应的transformation和action val result=sc.textFile...优点： DataFrame带有元数据schema，每一列都带有名称和类型。 DataFrame引入了off-heap，构建对象直接使用操作系统的内存，不会导致频繁GC。...三者之间的转换： 18、自定义函数的过程 1）创建DataFrame scala> val df = spark.read.json("/export/spark/examples/people.json
创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...sc = new SparkContext(conf); //创建sqlContext SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);//SprakSQL...Assci码排序 将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用） 关于序列化问题: ...1) 动态创建Schema将非json格式的RDD转换成DataFrame（建议使用） java： SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster(".../sparksql/parquet") result.show() sc.stop() 5、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例) 两种方式创建DataFrame java代码
（3）连接集群：SparkContext表示与Spark集群的连接，它是创建RDD（弹性分布式数据集）和广播变量的基础。...（4）默认实例：默认情况下，PySpark将SparkContext实例命名为'sc'，因此在大多数情况下，可以直接使用这个名字来访问SparkContext的实例。...（4）优先级规则: 使用set()方法设置的配置值优先于从系统属性中加载的值。 （5）不可变性和传递性: 创建后，SparkConf对象不可修改，确保配置在应用程序生命周期中保持一致。...使用SparkContext.broadcast()方法创建广播变量，并且在节点上的数据是不可变的，这意味着一旦广播变量被创建，就不能在节点上修改它的值。...使用SparkContext.accumulator()方法创建累加器，并且可以通过+=操作符进行累加。需要注意的是，累加器的值只能在驱动程序中访问，而不能在executor中访问。
DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...其次，如果需要 RDD 与 DFS 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入 import sqlContext.implicits._ 这里的 sqlContext 不是包名，而是创建的 SparkSession...这里 sqlContext 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持 val 修饰的对象的引入。...可以通过以下三步创建 DataFrame： 第一步将 RDD 转为包含 row 对象的 RDD 第二步基于 structType 类型创建 Schema，与第一步创建的 RDD 想匹配 第三步通过 SQLContext
Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式 使用反射获取RDD内的Schema 当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。...val sc = new SparkContext(conf) //创建SQLContext val sqlContext = new SQLContext(sc)...x(1), x(2).toInt)) //导入隐式转换，如果不导入无法将RDD转换成DataFrame //将RDD转换成DataFrame import sqlContext.implicits...，编程创建DataFrame分为三步： 从原来的RDD创建一个Row格式的RDD....通过SQLContext提供的createDataFrame方法创建DataFrame，方法参数为RDD的Schema. import org.apache.spark.sql.
包括： INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表。请注意，虽然API完全支持INSERT，但不鼓励在Spark中使用它。...使用INSERT是有风险的，因为Spark任务可能需要重新执行，这意味着可能要求再次插入已插入的行。这样做会导致失败，因为如果行已经存在，INSERT将不允许插入行（导致失败）。...相反，我们鼓励使用下面描述 的INSERT_IGNORE。 INSERT-IGNORE - 将DataFrame的行插入Kudu表。如果表存在，则忽略插入动作。...DELETE - 从Kudu表中删除DataFrame中的行 UPSERT - 如果存在，则在Kudu表中更新DataFrame中的行，否则执行插入操作。...: KuduContext) = { //如果表不存在就去创建 if (!
如果你能看到这里，我当你知道RDD,HDFS,还有scala是什么东东，不知道的看我上一篇或者上某搜索引擎去，我不管。...= new SparkContext(conf); val hc:HiveContext = new HiveContext(sc); val datas:DataFrame =...，今天主要介绍如何开始玩Spark。...来用，你问我DataFrame是什么，我来告诉李，就是自带Schema，能做各种类数据库操作的RDD，其他的跟RDD没什么区别。...至于说为什么不能分段统计，当然可以了，这个留给你们自己玩，你先做个转换呗。 groupedByEdge.collect().foreach(println); 打印出来，完事。啊哈？
当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...View只能查询，不能修改和插入。...，可以在Scala，Java，Python和R中使用DSL，使用DSL语法风格不必去创建临时视图了。
是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！...Apache Spark 的 SQL 查询语言来调用 - 换句话说，它们不能与 Dataframe API 的领域特定语言（domain-specific-language, DSL）一起使用。...内部，这将使用shuffle重新分布数据，如果你减少分区数，考虑使用coalesce，这样可以避免执行shuffle。...创建RDD的方式以及如何继承创建RDD 参考：https://blog.csdn.net/a1043498776/article/details/54891946 74....流数据如何存储 作为流数据接收器调用 Receiver.store 方式进行数据存储，该方法有多个重载方法，如果数据量很小，则攒多条数据成数据块再进行块存储，如果数据量大，则直接进行块存储。 79.
如果想要使用: $"age" 则必须导入 val df: DataFrame = spark.read.json("d:/users.json") // 打印信息 df.show...通过SparkSession创建DF val df: DataFrame = spark.read.json("d:/users.json") // 3....关闭SparkSession spark.stop() } } /* 创建df */ 2. 运行结果 ? 2.3 创建DS 1....val schema = StructType(Array(StructField("name",StringType),StructField("age",IntegerType))) // 使用提供了一些...val schema = StructType(Array(StructField("name",StringType),StructField("age",IntegerType))) // 使用提供了一些
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...Get/Scan操作 使用目录 在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...例如，如果只需要“ tblEmployee”表的“ key”和“ empName”列，则可以在下面创建目录。...如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...通过访问JVM，可以创建HBase配置和Java HBase上下文对象。下面是显示如何创建这些对象的示例。 当前，存在通过这些Java对象支持批量操作的未解决问题。
在 Spark 1.x 中，使用 HiveContext 作为 DataFrame API 的入口显得并不直观。...创建SparkSession SparkSession 可以使用建造者模式创建。...如果 SparkContext 存在，那么 SparkSession 将会重用它，但是如果不存在就会创建一个 SparkContext。...访问底层的SparkContext SparkSession.sparkContext 返回底层的 SparkContext，用于创建 RDD 以及管理集群资源。...spark.sparkContext res17: org.apache.spark.SparkContext = org.apache.spark.SparkContext@2debe9ac
因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...熟练程度：如果你或你的团队已经很熟悉Python，那么使用PySpark也许更好一些，因为你们不需要再去学习新的编程语言。相反，如果已经对R语言很熟悉，那么继续使用R语言也许更为方便。...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits....因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits....显然，在编写复杂的数据操作时，手动创建 Column 对象可能会变得非常繁琐和困难，因此通常情况下我们会选择使用隐式转换函数，从而更加方便地使用DataFrame的API。
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
云直播
