安装 首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下： $ sbt/sbt assembly...// 对这个文件内容行数进行计数 scala> textFile.first // 打印出第一行 Apache访问日志分析器 首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成...，下载Apache logfile parser code。...然后在Spark命令行使用如下： log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count 这个统计将返回httpStatusCode...深入挖掘 下面如果我们想知道哪些URL是有问题的，比如URL中有一个空格等导致404错误，显然需要下面步骤： 过滤出所有 404 记录 从每个404记录得到request字段(分析器请求的URL字符串是否有空格等
所以，今天本文就围绕数据透视表，介绍一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作与使用，这也是沿承这一系列的文章之一。 ?...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具，其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近，在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?...以上就是数据透视表在SQL、Pandas和Spark中的基本操作，应该讲都还是比较方便的，仅仅是在SQL中需要稍加使用个小技巧。希望能对大家有所帮助，如果觉得有用不妨点个在看！
那 Spark SQL 具体的实现方式是怎样的？如何进行使用呢？ 下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式，并通过十步操作实战，轻松拿下 Spark SQL 的使用。...Spark SQL 具体使用和操作 Hive 数据源的方法将在后续的 Hive 专栏中进行介绍。...聚集统计相关 使用 groupBy 算子搭配统计方式或 agg 可进行数据统计操作： // groupBy with sum, min, max, avg, count df1.groupBy("age...4.5 使用 DSL 风格查询数据 使用 Spark SQL 的 DSL 风格查询方式，对 houseDF 数据集进行查询，包括 select、筛选过滤、聚集统计： houseDF.select("positioninfo...select 算子 DSL 风格 - 使用筛选过滤算子 DSL 风格 - 使用聚集统计算子 大家还可以尝试使用上面介绍的其它 Spark SQL 算子进行查询。
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...(sqls2) zcfea: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time...val zcount = zcfea.count() zcount: Long = 14208117 scala> val f01 = fes.limit(25000) f01: org.apache.spark.sql.DataFrame...("create table shtrainfeature as select * from ftable01") res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = []
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。...而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。 ...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...，可以直接使用groupBy函数，比SQL语句更类似于自然语言。...API介绍： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions
关于Pulsar Pulsar是一款针对数据通信安全的强大工具，该工具可以帮助广大研究人员实现数据过滤和安全（隐蔽）通信，并通过使用各种不同的协议来创建安全的数据传输和聊天隧道。...在数据连接器的帮助下，我们可以使用Pulsar并从不同的数据源读取或写入数据。 命令行终端 默认的数据出入连接器，支持通过STDIN读取数据，通过STDOUT写入数据。...@127.0.0.1:1994 自定义配置 我们还可以使用--in参数来选择数据输入连接器，使用--out选项来选择数据输出连接器： --in tcp:127.0.0.1:9000 --out dns...:fkdns.lol:2.3.4.5:8989 数据处理器 数据处理器将允许我们在数据的传输过程中修改数据，我们也可以任意选择组合使用数据处理器。...--decode选项来使用所有数据处理器的解码模式： --handlers base64,base32,base64,cipher:key --decode 工具使用样例 在下列演示样例中，我们将使用
DataFrame 数据操作有两种操作数据的方式，一种是使用 DataFrame所支持的 SQL 语法进行数据操作，另一种使用 DataFrame 提供的相关 API 对数据进行操作。...一、DataFrame SQL 数据操作 通过 SQLContext 的 sql 方法，即可使用我们熟悉的 SQL 语法进行数据操作。...package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....// 使用 filter 方法完成条件过滤，这里过滤 age > 21 的数据并打印 ✨✨ df.filter(df("age")>21).show() // 使用
("列名", ...).max(列名) 求最大值 groupBy("列名", ...).min(列名) 求最小值 groupBy("列名", ...).avg(列名) 求平均值 ...("addr").count().show() scala>df.groupBy("addr").agg(max($"score"), min($"score"), count($"*")).show...sqlContext.sql("show tables").show 2．查询 val sqc = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc); val df =...() 3>分组查询 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc); val df = sc.makeRDD(List((1,"a","...4、代码示意 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext
Spark 中的 Shuffle 是什么？ Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。...最重要的部分→ 如何避免 Spark Shuffle？ 使用适当的分区：确保您的数据从一开始就进行了适当的分区。...("id").count() 尽早过滤：在转换中尽早对数据应用过滤器或条件。...").max("value") 使用内存和磁盘缓存：缓存将在多个阶段重用的中间数据可以帮助避免重新计算并减少Shuffle的需要。...监控和分析：使用Spark的监控工具，如Spark UI和Spark History Server来分析作业的性能，并确定可以优化shuffle的区域。
>org.apache.spark spark-sql_2.11 ...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，通过 UDF 函数将评分的数据时间修改为月，然后统计每月商品的评分数。...实现思路：通过 Spark SQL 读取保存在 MongDB 中的 Rating 数据集，通过执行以下 SQL 语句实现对于商品的平均分统计。...>org.apache.spark spark-sql_2.11 ...org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.streaming.kafka010
import org.apache.spark.sql....//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...执行获取结果； 第四步、控制台打印结果数据和关闭SparkSession； 具体演示代码如下： package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql....官方文档：http://spark.apache.org/sql/
批处理分析时：UV，唯一访客数 2、案例：物联网数据实时分析 模拟产生监控数据 DSL和SQL进行实时流式数据分析 熟悉SparkSQL中数据分析API或函数使用 3、窗口统计分析...", "2") .getOrCreate() // 导入隐式转换和函数库 import org.apache.spark.sql.functions._ import spark.implicits...导入隐式转换和函数库 import org.apache.spark.sql.functions._ import spark.implicits._ // 2....导入隐式转换和函数库 import org.apache.spark.sql.functions._ import spark.implicits._ // 2....最后使用聚合函数聚合 */ .groupBy( // 先按照窗口分组数据 window($"insert_timestamp", "10 seconds", "5 seconds
API操作 printSchema 打印Schema信息,以树形结构输出 import org.apache.spark.sql....) show 默认展示20条数据 ，通过参数指定展示的条数 package cn.bx.spark import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.sql....import org.apache.spark.sql....| +---+----+ groupBy package cn.bx.spark import org.apache.spark.sql.
Spark2.x学习笔记：14、 Spark SQL程序设计 14.1 RDD的局限性 RDD仅表示数据集，RDD没有元数据，也就是说没有字段语义定义。...我们知道Spark SQL提供了两种方式操作数据： SQL查询 DataFrame和Dataset API 既然Spark SQL提供了SQL访问方式，那为什么还需要DataFrame和Dataset的...创建DataFrame或Dataset Spark SQL支持多种数据源 在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果...> import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row （3）定义case class scala> case class User...] scala> orcDF.first res11: org.apache.spark.sql.Row = [1,F,10,1,48067] scala> 14.6 select和filter （
一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...两种自定义方式分别如下： 3.1 有类型的自定义函数 import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql...{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql...("emp") // 10.使用自定义函数和内置函数分别进行计算 val myAvg = spark.sql("SELECT myAverage(sal) as avg_sal FROM
Spark DataFrame学习 1....文件的读取 1.1 spark.read.json() / spark.read.parquet() 或者 spark.read.load(path,format=”parquet/json”) 1.2...和数据库的交互 spark.sql(“”) 2.函数使用 2.1 printSchema() - 显示表结构 2.2 df.select(col) - 查找某一列的值 2.3 df.show(...[int n]) - 显示[某几行的]的值 2.4 df.filter(condition) - 过滤出符合条件的行 2.5 df.groupby(col).count() df.groupby...(col).agg(col,func.min(),func.max(),func.sum()) - 聚合函数 2.6 spark.createDataFrame([(),(),(),()…,()],
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...调用 cache()，就可以将数据集进行缓存： linesWithSpark.cache() scala Spark SQL 和 DataFrames Spark SQL 是 Spark 内嵌的模块...DataFrames 和 SQL 提供了通用的方式来连接多种数据源，支持 Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、和 JDBC，并且可以在多种数据源之间执行 join 操作。...下面仍在 Spark shell 中演示一下 Spark SQL 的基本操作，该部分内容主要参考了 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 指南。...编程指南（Spark Programming Guide）； 如果你想对 Spark SQL 的使用有更多的了解，可以查看 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 指南； 如果你想对
若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。 PySpark = Python + Spark。...Python语言是一种开源编程语言，可以用来做很多事情，我主要关注和使用Python语言做与数据相关的工作，比方说，数据读取，数据处理，数据分析，数据建模和数据可视化等。...Spark是采用内存计算机制，是一个高速并行处理大数据的框架。Spark架构如下图所示。 ? 1：Spark SQL：用于处理结构化数据，可以看作是一个分布式SQL查询引擎。...2：Spark Streaming：以可伸缩和容错的方式处理实时流数据，采用微批处理来读取和处理传入的数据流。 3：Spark MLlib：以分布式的方式在大数据集上构建机器学习模型。...,False) 均值运算 df.groupBy('mobile').mean().show(5,False) 最大值运算 df.groupBy('mobile').max().show(5,False
---- 案例三：电影评分数据分析 使用电影评分数据进行数据分析，分别使用DSL编程和SQL编程，熟悉数据处理函数及SQL使用，业务需求说明： 对电影评分数据进行统计分析，获取Top10电影...基于SQL方式分析 第四步、基于DSL方式分析 代码实现 电影评分数据分析，经过数据ETL、数据分析（SQL分析和DSL分析）及最终保存结果，整套数据处理分析流程，其中涉及到很多数据细节，完整代码如下...： package cn.itcast.sql import java.util.Properties import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql...{DataFrame, Dataset, SparkSession} import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 需求：对电影评分数据进行统计分析...MySQL数据库和CSV文件 // 结果DataFrame被使用多次，缓存 resultDF.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
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