Scala spark，显示不同的列值和计数出现次数 - 腾讯云开发者社区

Word Count 顾名思义就是对单词进行计数，我们首先会对文件中的单词做统计计数，然后输出出现次数最多的 3 个单词。...spark-shell 在运行的时候，依赖于 Java 和 Scala 语言环境。因此，为了保证 spark-shell 的成功启动，需要在本地预装 Java 与 Scala。...spark 和 sparkContext 分别是两种不同的开发入口实例： spark 是开发入口 SparkSession 实例（Instance），SparkSession 在 spark-shell...wordCounts RDD 中 key 是单词，value 是这个单词出现的次数，我们最终要取 Top3 出现次数的单词，首先要根据单词出现的次数进行逆序排序。...，可以看到 Top3 出现次数的单词分别是 Spark，Hadoop，Hive。

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Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

在调用这些函数时，还可以指定列的别名，以方便我们对这些数据进行测试。...概要与描述性统计（Summary and Descriptive Statistics）包含了计数、平均值、标准差、最大值、最小值运算。...例如在对租车行业的数据进行分析时，需要分析每个客户（name）租用不同品牌车辆(brand)的次数。此时，就可以直接调用crosstab函数。...例如： df.stat.crosstab("name", "brand").show() 但是需要注意的是，必须确保要进行交叉列表统计的列的基数不能太大。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....|9|18|1| +-+--+-+ In [3]: freq = df.stat.freqItems(["a", "b", "c"], 0.4) 给定上面的DataFrame, 下面的代码找到每个列显示出现次数占总的...“11”和“1”是列“a”的频繁值....Python, Scala和Java中提供, 在Spark 1.4中也同样会提供, 此版本将在未来几天发布.

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原荐 SparkSQL简介及入门

2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引：如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第...2、3、5行值为“女” 如果需要查找男性或者女性的个数，只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。

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Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

更多内容参考我的大数据学习之路文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...a 4 a 5 c 就可以得到如下： id category categoryIndex 0 a 0.0 1 b 2.0 2 c 1.0 3 a 0.0 4 a 0.0 5 c 1.0 可以看到出现次数最多的..."a"，索引为0；次数最少的"b"索引为2。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值下面是基于Spark MLlib...outputCol)).withValues(filteredLabels).toMetadata() // 如果是skip则过滤一些数据 ... // 下面是针对不同的情况处理转换的列

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SparkSQL极简入门

2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引：如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为...“女” 如果需要查找男性或者女性的个数，只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。...]scala> res0.show#默认只显示20条数据+---+| id|+---+| 1|| 2|| 3|| 4|| 5|| 6|+---+scala> res0.printSchema

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大数据入门与实战-Spark上手

这可以通过减少对磁盘的读/写操作次数来实现。它将中间处理数据存储在存储器中。支持多种语言 --Spark提供Java，Scala或Python内置API。因此，您可以用不同的语言编写应用程序。...它是一个不可变的分布式对象集合。RDD中的每个数据集被划分为逻辑分区，其可以在集群的不同节点上计算。RDD可以包含任何类型的Python，Java或Scala对象，包括用户定义的类。...Spark RDD的迭代操作 2. 7 Spark RDD的交互操作此图显示了Spark RDD上的交互操作。...其他的这里不再一一列举，想要了解更多的，大家可以看下：Spark核心编程 4.5 RDD 操作 -reduce(func)：使用函数func（它接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素。...... 5 RDD 编程实例 5.1 单词计数实例考虑单词计数示例 - 它计算出现在文档中的每个单词。将以下文本视为输入，并将其另存为input.txt文件。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

value （列值）。...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...watermark 对 “timestamp” 列的值，并将 “10 minutes” 定义为允许数据延迟的阈值。...是从聚合列在不同的列上定义的。...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。

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Spark入门基础深度解析图解

(打印) -> Lap(循环) Ⅱ、默认情况下Scala不需要语句终结符，会默认将每一行作为一个语句，如果一行要写多条语句则必须要使用语句终结符 – " ；",也可以用块表达式包含多条语句，最后一条语句的值就是这个块表达式的运算结果...2、Spark体系概览 – Spark的地位图解 ? 3、Spark vs MapReduce的计算模型图解 Spark相对于Hadoop最大的不同在于迭代式计算模型； ?...一个RDD在逻辑上抽象的代表了一个HDFS文件，但实际上被切分为多个分区(块)散落在集群的不同节点上。 ? 8、transformation和action原理剖析图解 ?...广播变量会为每个节点拷贝一份变量，累加器则可以让多个task共同操作同一份变量进行累加计数；广播变量是只读的；累加器只提供了累加功能，只有Driver可以获取累加器的值； 12、Spark杂谈... Ⅰ、Spark自定义二次排序：需要Javabean实现Ordered 和 Serializable接口，然后在自定义的JavaBean里面定义需要进行排序的列，并为列属性提供构造方法

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Apache Spark大数据分析入门（一）

Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力。鉴于此，本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark。...Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，...Apache Spark的Google兴趣搜索量（ Google search interests）最近呈井喷式的增长，这表明其关注度之高（Google广告词工具显示：仅七月就有多达108,000次搜索...下载Spark并河演示如何使用交互式Shell命令行动手实验Apache Spark的最好方式是使用交互式Shell命令行，Spark目前有Python Shell和Scala Shell两种交互式命令行...] Kiwi [Green] Figs [Black] 该转换操作只将键为Apple，值为Red和Green的数据进行了分组。

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Spark RDD编程指南

Spark 支持两种类型的共享变量：广播变量，可用于在所有节点的内存中缓存一个值，以及累加器，它们是仅“添加”到的变量，例如计数器和总和。...此时，Spark 将计算分解为在不同机器上运行的任务，每台机器都运行它的映射部分和本地归约，只将其答案返回给驱动程序。...但是，在集群模式下，执行程序调用的标准输出的输出现在写入执行程序的标准输出，而不是驱动程序上的标准输出，因此驱动程序上的标准输出不会显示这些！...例如，以下代码对键值对使用 reduceByKey 操作来计算文件中每行文本出现的次数： val lines = sc.textFile("data.txt") val pairs = lines.map...如下图所示，一个命名的累加器（在此实例中为计数器）将显示在修改该累加器的阶段的 Web UI 中。 Spark 在“Tasks”表中显示由任务修改的每个累加器的值。

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2021年大数据Spark（十九）：Spark Core的共享变量

---- 共享变量在默认情况下，当Spark在集群的多个不同节点的多个任务上并行运行一个函数时，它会把函数中涉及到的每个变量，在每个任务上都生成一个副本。...； 2）、累加器Accumulators 累加器支持在所有不同节点之间进行累加计算(比如计数或者求和)；官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html...创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到，在创建时应该尽量为其命名。...实现功能：第一、过滤特殊字符非单词符合存储列表List中使用广播变量广播列表第二、累计统计非单词符号出现次数定义一个LongAccumulator累加器，进行计数示例代码： package...{SparkConf, SparkContext} /** * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数 * -a.

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Spark 如何使用DataSets

Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...例如，如果你现在要执行聚合（例如计算每个词的出现次数），则可以简单有效地表达该操作，如下所示： # RDDs val counts = words .groupBy(_.toLowerCase)...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....Java和Scala统一API DataSets API 的另一个目标是提供可在 Scala 和 Java 中使用的统一接口。...这种统一对于 Java 用户来说是个好消息，因为它确保了他们的API不会落后于 Scala 接口，代码示例可以很容易地在两种语言中使用，而库不再需要处理两种稍微不同的输入类型。

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4.3 RDD操作

Spark将计算打散成多个任务以便在不同的机器上分别运行，每台机器并行运行Map，并将结果进行Reduce操作，返回结果值Driver程序。...常用的转换操作包括：基础转换操作和键-值转换操作。 1.基础转换操作表4-2列出了目前支持的基础转换操作，具体内容请参见RDD的API官方文档，以获得更多的细节。...其中，最普遍的就是分布式“洗牌”（shuffle）操作，比如通过键进行分组或聚合元素。例如，使用reduceByKey操作对文件中每行出现的文字次数进行计数，各种语言的示例如下。...RDD持久化 Spark的持久化，是指在不同转换操作之间，将过程数据缓存在内存中，实现快速重用，或者故障快速恢复。持久化主要分为两类，主动持久化和自动持久化。...选择存储等级 Spark的不同存储级别，旨在满足内存使用和CPU效率权衡上的不同需求，建议通过以下步骤进行选择： □如果你的RDD可以很好地与默认的存储级别（MEMORY_ONLY）契合，那么就不需要做任何修改

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命令行上的数据科学第二版：十、多语言数据科学

➌ 注意，标准输出是以字符串列表的形式返回的，所以为了使用total_lines的值，获取第一项并将其转换为整数。 ➍ 比较这个单元格和下一个要下载文件的单元格，调用它下面的curl。...在这里，我将它拆分到每个换行符上，以计算pattern出现的次数。这个命令行工具的用法如下： $ ....在下面的例子中，我启动了一个 R 会话，并使用system2()函数计算字符串alice在书《爱丽丝漫游仙境》中出现的次数。...Spark 本身是用 Scala 编写的，但是你也可以从 Python 使用 PySpark 和从 R 使用 SparkR 或 sparklyr 与它交互。...数据集中的项被写入标准输入，标准输出作为字符串的 RDD 返回。在下面的会话中，我启动了一个 Spark Shell，并再次计算了《爱丽丝漫游仙境》中alice出现的次数。

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BigData--大数据技术之SparkStreaming

Spark Streaming用于流式数据的处理。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。...DStream，每个键的值是在原DStream的每个RDD中的出现次数； reduceByKey(func, [numTasks])：当在一个由(K,V)键值对组成的DStream上执行该操作时，返回一个新的由...(K,V)对的DStream，此处通过对滑动窗口中批次数据使用reduce函数来整合每个key的value值。...你可以通过设置可选参数numTasks来设置不同数量的tasks。...输出操作如下：（1）print()：在运行流程序的驱动结点上打印DStream中每一批次数据的最开始10个元素。这用于开发和调试。在Python API中，同样的操作叫print()。

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数据本地性对 Spark 生产作业容错能力的负面影响

可以失败重试的次数（spark.task.maxFailures），默认为4。...第三列表示该 Task 的数据本地性，都是 NODE_LOCAL 级别，对于一个从HDFS读取数据的任务，显然获得了最优的数据本地性第四列表示的是 Executor ID，我们可以看到我们任务的重试被分配到...ID 为5和6两个 Executor 上第五列表示我们运行这些重试的 Task 所在的 Executor 所在的物理机地址，我们可以看到他们都被调度到了同一个最后列表示每次重试失败的错误栈 ?...结合硬件层面的排查，发现是 NodeManager 物理节点上挂在的 /mnt/dfs/4，出现硬件故障导致盘只读，ShuffleMapTask 在即将完成时，将index文件和data文件commit...Spark 在写和读这个文件的时候，基于相同的定位逻辑（算法）来保证依赖关系，第一步确定根目录，Spark 通过文件名的hash绝对值与盘符数的模，作为索引却确定根目录 scala> math.abs

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使用ReduceByKey在Spark中进行词频统计

Spark采用Local模式运行，Spark版本3.2.0，Scala版本2.12，集成idea开发环境。实验代码 import org.apache.spark....WordCountExample").setMaster("local[*]") // 创建 SparkContext val sc = new SparkContext(conf) // 定义要计数的单词列表...RDD val rdd = sc.parallelize(wordList) rdd.foreach(v => println(v)) // 对单词进行映射计数,相同的键进行累加...在上下文中，_ + _ 表示一个匿名函数，用于对两个相同类型的值进行相加操作。在这里，这两个值是指 reduceByKey 函数对于相同键的两个值。具体来说：第一个 _ 表示相同键的第一个值。...第二个 _ 表示相同键的第二个值。在这个例子中，键是单词，而值是累加的次数。所以 _ + _ 表示将相同键的值（即累加的次数）相加，以得到该键对应的总累加值。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

在 partitioned table （分区表）中, 数据通常存储在不同的目录中, partitioning column values encoded （分区列值编码）在每个 partition directory...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...从 1.4 版本开始，DataFrame.withColumn() 支持添加与所有现有列的名称不同的列或替换现有的同名列。...目前 Hive SerDes 和 UDF 都是基于 Hive 1.2.1 版本，并且Spark SQL 可以连接到不同版本的Hive metastore（从 0.12.0 到 1.2.1，可以参考与不同版本的

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updateStateByKey

1、首先，要定义一个state，可以是任意的数据类型； 2、其次，要定义state更新函数——指定一个函数如何使用之前的state和新值来更新state。...// 就是说，统计出来，从程序启动开始，到现在为止，一个单词出现的次数，那么就之前的方式就不好实现 // 就必须基于redis这种缓存，或者是mysql这种db，来实现累加 // 但是，我们的updateStateByKey...，就可以实现直接通过Spark维护一份每个单词的全局的统计次数 JavaPairDStream wordCounts = pairs.updateStateByKey...( // 这里的Optional，相当于Scala中的样例类，就是Option，可以这么理解 // 它代表了一个值的存在状态，可能存在，也可能不存在 new Function2<List...if(state.isPresent()) { newValue = state.get(); } // 接着，将本次新出现的值，都累加到newValue上去，就是一个

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