在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到，在机器学习流中，模型训练只是其中耗时最短的一环。...处理函数被定义后，通过闭包发送到各执行节点（如Spark中的Executor），在执行节点遍历数据时，该函数将每次执行读取第一个字符串列表参数、生成特定数据结构的任务；然后读取第二个字符串参数，反查数据结构并返回索引...然而通过Scala语言中的Currying特性，可以很容地解决上述问题。在Scala中，函数为一等公民，且所有函数均为对象。...在Weiflow的初期版本中，因为当时还没有遇到规模化计算的挑战，出于开发效率的考虑，数据结构大量采用了不可变长数组，此时并未遇到任何性能瓶颈。...面对千万级、亿级待检索数据，当数据字典以不可变长数组存储时，通过数据值反查索引的时间复杂度显而易见。
在 Scala 中声明变量和常量不一定要指明数据类型，在没有指明数据类型的情况下，其数据类型是通过变量或常量的初始值推断出来的。...) 5050 scala> 备注：Scala在for循环中对循环变量i的赋值用了“<-”符号，1 to 100指定了一个范围 在scala中还有一个和上面的to关键字有类似作用的关键字until，它的不同之处在于不包括最后一个元素...Array转换为ArrayBuffer 2.8 List Scala 列表类似于数组，它们所有元素的类型都相同，但是它们也有所不同：列表是不可变的，值一旦被定义了就不能改变，其次列表 具有递归的结构（...任何值都可以根据键来进行检索。键在映射中是唯一的，但值不一定是唯一的。映射也称为哈希表。映射有两种，不可变的和可变的。可变对象和不可变对象之间的区别在于，当对象不可变时，对象本身无法更改。...在object中一般可以为伴生类做一些初始化等操作 （4）伴生对象 在Java或C++中，通常会用到既有实例方法也有静态方法的类，在Scala中将静态成员分离出来，形成与类同名的伴生对象(companion
2.Spark与Hadoop的对比(Spark的优势) 1、Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高 2、Spark比Hadoop更通用 3、Spark提供了统一的编程接口 4、容错性– 在分布式数据集计算时通过...同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。 2.RDD的特点? 它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象。 通过并行转换的方式来创建如(map, filter, join, etc)。...的两种类型;Transformation返回值还是一个RDD，Action返回值不少一个RDD，而是一个Scala的集合;所有的Transformation都是采用的懒策略，如果只是将Transformation...2，action是得到一个值，或者一个结果(直接将RDD cache到内存中) 3，所有的transformation都是采用的懒策略，就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在...)，源码中的iterator(split)和compute函数 d.一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations0 11.RDD中将依赖的两种类型
01 DataFrame介绍 DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。...如果你了解过pandas中的DataFrame，千万不要把二者混为一谈，二者从工作方式到内存缓存都是不同的。...02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...具体的时间差异如下图所示： ? 由上图可以看到，使用了DataFrame(DF)之后，Python的性能得到了很大的改进，对于SQL、R、Scala等语言的性能也会有很大的提升。...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。
运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。 不过Spark本身其实是具有一定的学习门槛的。...换句话说这个导入是在main函数内部发生的，一开始写程序的话可能会感觉有些不可思议，但是在实际开发中这种灵活的操作非常常见。 那么到此为止，对于Spark的读数据，我们已经介绍的足够的多了。 3....collect方法会将这个DataFrame做一个处理，把它变成一个列表，列表内的每一个元素都是一个列表，表示的是每一条数据。...Remark 8: 代码中用到的for (x <- columns)称作增强for循环，比较类似的用法是Python中的for i in list或者Java中的for(x: list)。...Spark的执行UI展示 如果你真的一直从头到尾实践了这一节所提到的这些需求，那么不难发现，在Spark执行的过程中，一直会产生各种各样的日志。 ?
DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？...方式二：指定下标，知道类型 方式三：通过As转换类型 Dataset 引入 Spark在Spark 1.3版本中引入了Dataframe，DataFrame是组织到命名列中的分布式数据集合，但是有如下几点限制...[Person]）； 基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。
3、Scala代码编写的优化 对于Scala代码编写中，可能会造成较大性能开销的地方，自己重写，使用更加复杂的方式，来获取更好的性能。...比如Option样例类、for循环、map/filter/foreach等高阶函数，以及不可变对象，都改成了用null、while循环等来实现，并且重用可变的对象。...Spark SQL and DataFrame引言 Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。...同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。 DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。...它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了很多的优化。DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括：结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD。
等等，因为工作需要使用spark，所以理所应当的开始学习pyspark； 之后一方面团队其他成员基本都是用scala，同时在Spark API更新上，pyspark也要慢于scala的，而且对于集群维护的同事来说...； Null表示空值； val定义的变量为常量，其值不能改变，而var定义的则是变量，值可以随便改，这里主要关注类型为集合时，可变与不可变如何理解，这点放到后面集合时再细说； IF-ELSE val x...的for循环也支持类似python列表推导式的方法：for (1 <- 1 to 10) yield i*10； 函数 准确的说，在Scala中函数和方法不完全等价，所谓的方法是类的一部分，而函数则是一个对象...； 这里对于函数的理解可以想象数学中的函数，数学中的函数嵌套、组合的过程就是Scala中的函数互相作为参数传递的过程； 基本集合类型 一般高级语言中支持的集合类型都是类似的：数组、列表、字典、元组等，Scala...同样的ListBuffer是List的可变版本； 字典 字典在Scala中叫做映射； val map1 = Map("k1"->10, 2->1.5, 3.3->"abc") println(map1)
等等，因为工作需要使用spark，所以理所应当的开始学习pyspark； 之后一方面团队其他成员基本都是用scala，同时在Spark API更新上，pyspark也要慢于scala的，而且对于集群维护的同事来说...； Null表示空值； val定义的变量为常量，其值不能改变，而var定义的则是变量，值可以随便改，这里主要关注类型为集合时，可变与不可变如何理解，这点放到后面集合时再细说； IF-ELSE val x...python列表推导式的方法：for (1 <- 1 to 10) yield i*10； 函数 准确的说，在Scala中函数和方法不完全等价，所谓的方法是类的一部分，而函数则是一个对象，可以赋值给一个变量...、组合的过程就是Scala中的函数互相作为参数传递的过程； 基本集合类型 一般高级语言中支持的集合类型都是类似的：数组、列表、字典、元组等，Scala也不例外，这些基本上也满足日常需求； 一个需要注意的点...同样的ListBuffer是List的可变版本； 字典 字典在Scala中叫做映射； val map1 = Map("k1"->10, 2->1.5, 3.3->"abc") println(map1)
2、Spark SQL 的特点： （1）和 Spark Core 的无缝集成，可以在写整个 RDD 应用的时候，配合 Spark SQL 来实现逻辑。 ...4、Spark SQL 的计算速度(Spark sql 比 Hive 快了至少一个数量级，尤其是在 Tungsten 成熟以后会更加无可匹敌)，Spark SQL 推出的 DataFrame 可以让数据仓库直接使用机器学习...2、DataFrame 就是 RDD + Schema，可以认为是一张二维表格。DataFrame 也是懒执行的、不可变的。DataFrame 性能上比 RDD 要高。...3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。...// 设定之间值类型的编码器，要转换成 case 类 // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 override def bufferEncoder
与Java较为相似，且在Scala中可以调用很多Java中的包，本文就将针对Scala中的基础数据结构、循环体以及错误处理机制进行基础的介绍； 二、基础数据类型与数据结构 2.1基础数据类型 Scala...2.2 Scala变量声明 和java类似，Scala中的变量需要在创建时进行声明，有var和val两种声明方式，其中val类型变量定义后不可以重新赋值，而var类型变量声明之后可以自由赋新值，下面在...="spark" z: String = spark 2.3 算数操作符、关系运算符与逻辑运算符 Scala像很多其他成熟的编程语言一样，具有丰富的内置运算符，且在Scala中操作符也被视为函数，即可以通过对象... 在Scala中，和Python类似，也可以通过多层列表的嵌套来制造多维列表： //声明一个二维列表 scala> var list1 = List(List(1,1),List(2,3)) list1... 和R中的while语法相似，在Scala中while循环的格式同样为： while(条件表达式){ 循环体 } scala> var i = 1 while(i <= 10){
Spark允许用户在同一个应用程序中随意地组合使用这些库。...DataFrame DataFrame像RDD一样，是分布在集群的节点中的不可变的数据集合。然而，与RDD不同的是，在DataFrame中，数据是以命名列的方式组织的。...在这个意义上来说，DataFrame与关系数据库中的表类似。DataFrame提供了一个特定领域的语言API来操作分布式数据，使Spark可以被更广泛的受众使用，而不只是专门的数据工程师。...与Java或者Scala相比，Python中的RDD是非常慢的，而DataFrame的引入则使性能在各种语言中都保持稳定。 4....利用初级编程（例如，将即时数据加载到CPU寄存器），以加速内存访问并优化Spark的引擎，以有效地编译和执行简单循环。
NOTE] 在scala中，条件表达式也是有返回值的 在scala中，没有三元表达式，可以使用if表达式替代三元表达式 示例 定义一个变量sex，再定义一个result变量，如果sex等于"male...i <- 1 to 10 if i % 3 == 0) println(i) 8.1.4 for推导式 将来可以使用for推导式生成一个新的集合（一组数据） 在for循环体中，可以使用yield...val v = for(i <- 1 to 10) yield i * 10 8.2 while循环 scala中while循环和Java中是一致的 示例 打印1-10的数字 参考代码 scala>...List具备以下性质： 可以保存重复的值 有先后顺序 在scala中，也有两种列表，一种是不可变列表、另一种是可变列表 13.1 不可变列表 定义 不可变列表就是列表的元素、长度都是不可变的。...它是由键值对组成的集合。在scala中，Map也分为不可变Map和可变Map。
在 Scala 和 Java中, 一个 DataFrame 所代表的是一个多个 Row（行）的的 Dataset（数据集合）....在 the Scala API中, DataFrame仅仅是一个 Dataset[Row]类型的别名....能够在 DataFrame 上被执行的操作类型的完整列表请参考 API 文档....对于代表一个 JSON dataset 的 DataFrame，用户需要重新创建 DataFrame，同时 DataFrame 中将包括新的文件。...在 aggregations（聚合）操作中，所有的 NaN values 将被分到同一个组中. 在 join key 中 NaN 可以当做一个普通的值.
1.函数的定义和使用 函数/方法的定义: def 方法名(参数名:参数类型):返回类型 ={ // 括号内的叫做方法体 // 方法体内的最后一行为返回值,不需要return } ?...hello") } } 2 3 3 say hello say hello Process finished with exit code 0 2.默认参数 默认参数:在函数定义时，允许指定参数的默认值...$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf spark中的应用 ?...中的应用 ?...else len.toInt } } ... } 常用循环 for(i<-1 to 10 if i%2==0){ // if作用在前面生成的列表基础上 println
五大特性： A list of partitions：一个分区列表，RDD中的数据都存储在一个分区列表中 A function for computing each split：作用在每一个分区中的函数...在Spark中，join，reduceByKey这一类型的过程，都会有shuffle的过程，在shuffle的使用，需要传入一个partitioner，大部分Spark中的shuffle操作，默认的partitioner...都是HashPatitioner，默认值是父RDD中最大的分区数,这个参数通过spark.default.parallelism控制(在spark-sql中用spark.sql.shuffle.partitions...)在内存不足的时候会存储在磁盘，避免重算，只是消耗点IO时间 11、spark中cache和persist的区别？...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
Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...7 def apply(n: Int): A 选择通过其在列表中索引的元素 8 def contains(elem: Any): Boolean 测试该列表中是否包含一个给定值作为元素。...将不可变集合的所有元素添加到字符串缓冲区 10 def addString(b: StringBuilder, sep: String): StringBuilder 将不可变集合的所有元素添加到字符串缓冲区...隐式转换作用就是：当调用方法时，不必手动传入方法中的隐式参数，Scala会自动在作用域范围内寻找隐式值自动传入。...将原来pom文件中 properties文件及以下删除, 换为本人上传的 Spark的pom配置文件, 稍等片刻待系统缓存相关jar包 缓存完成后, 在main目录下新建一个 scala 目录,
DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。...SchemaRDD作为Apache Spark 1.0版本中的实验性工作，它在Apache Spark 1.3版本中被命名为DataFrame。...通过在分布式数据集上施加结构，让Spark用户利用Spark SQL来查询结构化的数据或使用Spark表达式方法（而不是lambda）。...使用Spark DataFrame，Python开发人员可以利用一个简单的并且潜在地加快速度的抽象层。最初Spark中的Python速度慢的一个主要原因源自于Python子进程和JVM之间的通信层。...对于python DataFrame的用户，我们有一个在Scala DataFrame周围的Python包装器，Scala DataFrame避免了Python子进程/JVM的通信开销。
DataFrame是什么 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...Dataset 引入 Spark在Spark 1.3版本中引入了Dataframe，DataFrame是组织到命名列中的分布式数据集合，但是有如下几点限制： 编译时类型不安全：Dataframe API...基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...RDD： RDD（Resilient Distributed Datasets）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，源码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合
相当于Java中的void 块表达式 在scala中{}中课包含一系列表达式，块中最后一个表达式的值就是块的值 *）scala的循环 ...For 循环 循环表达式 在JAVA中进行循环的时候 for(int i = 0; i< 10; i++)...addMore(10) res3: Int = 11 #在闭包创建以后，闭包之外的变量more修改以后，闭包中的引用也会随之变化，因此Scala的闭包捕获的是变量本身而不知当时变量的值...，以后再次调用不会再执行构造器了 在scala中可以用object实现： 作为存放工具函数或者常量的地方 高效的共享单个不可变实例...：（泛型变量的值可以是本身或者其父类的类型）在类或者特征的定义中，在类型参数之前加上一个-符号，就可以定义逆变泛型类和特征了 参考ContravanceDemo代码
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