在Apache Spark文章系列的前一篇文章中,我们学习了什么是Apache Spark框架,以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。 Spark SQL,作为Apache Spark大数据框架的一部分,主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。通过Spark SQL,可以针对不同格式的数据执行ETL操作(如JSON,Parquet,数据库)然后完成特定的查询操作。 在这一文章系列的第二篇中,我们将讨论Spark SQL库,如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSO
在利用Spark和Kafka处理数据时,有时会同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。但是当利用Spark SQL处理数据生成的DataSet/DataFrame进行collect或者show等操作时,抛出以下异常信息:
当我使用 spark2.1 ,为了填补 dataframe 里面的 null 值转换为 0 ,代码如下所示:
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames,也可以作为分布式SQ
1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 为什么要学习Spark SQL? 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD) 就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建, DataFrame多了数据的结构信息,即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一 使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二 使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用 全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效 前缀:global_temp 6.操作表: 两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can’t assign requested address: Service ‘sparkDriver’ failed after 16 retries!
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql? 2.不同的语言,实现方式都是什么? 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用? 为了使用spark sql,我们构建HiveContext (或则SQLContext 那些想要的精简版)基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql数据。使用HiveContext,我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据,和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map(). 初始化
Spark SQL中,SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点,二者区别如下:
1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to spark-env.sh 2、java Kafka producer error:ERROR kafka.utils.Utils$ - fet
Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
1.实时分析 在我们开始之前,让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名,最大的特点就是快(Lightning-fast),可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外,Spark 提供了简单易用的 API,几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程,介绍了 Spark 的安装,Spar
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的,继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷。Spark主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件。
1.文档编写目的 Apache Hudi是一个Data Lakes的开源方案,是Hadoop Updates and Incrementals的简写,它是由Uber开发并开源的Data Lakes解决方案。Hudi 是一个丰富的平台,用于构建具有增量数据管道的流式数据湖,具有如下基本特性/能力: Hudi能够摄入(Ingest)和管理(Manage)基于HDFS之上的大型分析数据集,主要目的是高效的减少入库延时。 Hudi基于Spark来对HDFS上的数据进行更新、插入、删除等。 Hudi在HDFS数据集上
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集,并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外,数据的多样性(va
最近后台有小伙伴提了一些实际工作中使用Spark遇到的问题,笔者挑选了几个相对常见的问题,分别从场景模拟/问题现象、问题分析、解决方案三个层面,来深入分析这些问题,并且提供一个解决类似问题的思路。
在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
最近一直在写开源小项目,遇到了大大小小的BUG,小BUG也就算了,大BUG(指的是花费很多时间才DEBUG的)需要写一个博客记录一下,避免以后再犯这种错误。 切记,不要因为某些错误,乱导jar包!
报错 ERROR cn.afterturn.easypoi.excel.export.base.ExportBase - null java.lang.reflect.InvocationTargetException: null at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeCo
执行的过程中,出现了很多次的jar冲突,我这边和Hadoop-common 以及 hadoop-dfs有依赖冲突,具体的根据自己实际情况去除
为什么要将RDD转换为DataFrame?因为这样的话,我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据,使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下,针对HDFS中的数据,直接就可以使用SQL进行查询。
本文介绍了Spark SQL的功能和其与Spark DataFrame的交互,包括读取结构化数据、支持SQL查询、支持自定义函数等。同时,还提供了几个基本的查询示例和用户自定义函数的示例。
在利用spark sql on hive的过程中,访问Mysql总是报错,其报错的日志总是显示:
该文介绍了在Spark中,通过使用SparkContext和SparkSession来创建和关闭SparkContext,并介绍了SparkContext的作用。同时,文章还介绍了如何通过在创建SparkContext时设置spark.master和spark.app.name参数来配置Spark的集群模式和应用程序名称。最后,文章介绍了在Spark应用程序中,如何通过使用SparkSession来运行SparkSQL查询。
最后无奈。。就用原来的方法 创建软连接,加载数据,发现可以。。这我就不明白了。。。
SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数。
* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1,UDF2。。。。UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。
IndexedRDD由AMPLab的Ankur Dave提出,它是Immutability和Fine-Grained updates的精妙结合。IndexedRDD是一个基于RDD的Key-Value Store,扩展自RDD[(K, V)],可以在IndexRDD上进行高效的查找、更新以及删除。由于其并没有合并到 Spark 的主项目分支,所以在使用时需要引入特别的对其的支持。
今天新安装的flume,使用flume来做kafka与hive对接时出现了以下两个的错误:
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
shc测试环境的搭建参考: spark读写HBase之使用hortonworks的开源框架shc(一):源码编译以及测试工程创建
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数? 2.创建DataFrame有哪些函数? 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2:SparkSession思考与总
问题导读 1.你认为SparkContext的作用是什么? 2.SQLContext 和HiveContext的区别是什么? 3.SQLContext、HiveContext与SparkContext的区别是什么? 第一步spark driver 应用程序创建SparkContext,SparkContext 允许spark driver 应用程序通过资源管理器访问集群。资源管理器可以是Yarn,或则spark集群管理器。为了创建SparkContext,你可以第一步创建SparkConf,Spa
Spark Streaming是构建在Spark Core的RDD基础之上的,与此同时Spark Streaming引入了一个新的概念:DStream(Discretized Stream,离散化数据流),表示连续不断的数据流。DStream抽象是Spark Streaming的流处理模型,在内部实现上,Spark Streaming会对输入数据按照时间间隔(如1秒)分段,每一段数据转换为Spark中的RDD,这些分段就是Dstream,并且对DStream的操作都最终转变为对相应的RDD的操作。
在老的版本中,SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark 自己提供的 SQL 查询;一个叫 HiveContext,用于连接 Hive 的查询。
Apache Spark是一个快速的通用集群计算框架 / 殷勤。它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持常规执行图的优化引擎。它还支持一组丰富的更高级别的工具,包括Spark SQL用于SQL和结构化数据的处理,MLlib机器学习,GraphX用于图形处理和Spark Streaming. 。 作为Apache的顶级项目之一, 它的官网为 http://spark.apache.org
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。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!
在过去的几个月时间里,我们一直忙于我们所爱的大数据开源软件的下一个主要版本开发工作:Apache Spark2.0。Spark 1.0已经出现了2年时间,在此期间,我们听到了赞美以及投诉。Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的:用户所喜爱的我们加倍投入;用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题:更容易、更快速、更智能。更深入的介绍将会在后面博客进行介绍。
测试: Use testdb; Show tables; Select * from good_student_infos;
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
本人开通付费的知识群,如果需要可以添加QQ:975863632,需要99.9元即可加入,添加需要备注【云雀课堂知识群】,这里可以获取到上面的源码,如果遇到问题可以一起解决,同时可以一起学习和进步。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《SparkStreaming读HBase写HDFS》及《SparkingStreaming读Kafka写Kudu》,本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入Kudu。本文的数据流
在数据分析领域中,没有人能预见所有的数据运算,以至于将它们都内置好,一切准备完好,用户只需要考虑用,万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本,一个封闭的平台如何能够拥抱变化?在对数据进行分析时,无论是算法也好,分析逻辑也罢,最好的重用单位自然还是:函数。 故而,对于一个大数据处理平台而言,倘若不能支持函数的扩展,确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架,当我们发现一些函数具有通用的性质,自然可以考虑contribute给社区,直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化,确实涌
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
编写代码 package com.itunic.sql import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Create
今天在intellij调试spark的时候感觉每次有新的一段代码,都要重新跑一遍,如果用spark-shell,感觉也不是特别方便,如果能像python那样,使用jupyter notebook进行编程就很方便了,同时也适合代码展示,网上查了一下,试了一下,碰到了很多坑,有些是旧的版本,还有些是版本不同导致错误,这里就记录下来安装的过程。
问题导读: 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取? 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择? 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法? Spark机器学习库中包含了两种实现方式,一种是spark.mllib,这种是基础的API,基于RDDs之上构建,另一种是spark.ml,这种是higher-level API,基于DataFrames之上构建,spark.ml使用起来比较方便和灵活。 Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面:特征提取、特征转换
圣诞节到啦,精神哥披着红大衣,戴上红高帽,想着偷偷爬入各位办公楼的烟囱,给大家的座位上留下一包鸡爪作为圣诞礼物! 奈何精神哥太胖,肚子太大爬不进烟囱了,想着大家肯定也在加班没法做到偷偷,就单方面决定还是给大家送文章吧! 话不多说,下来精神哥给大家分享的第二个Crash是“java.lang.NoSuchMethodError”。 一、java.lang.NoSuchMethodError 基本介绍 全名java.lang.NoSuchMethodError官方解释Thrown if an applicat
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云