spark scala练习 准备一个文件上传至hdfs hello word hello java hello python hello c++ 启动spark-shell spark-shell...获取到要计算的文件 val file = spark.read.textFile("test.txt") 统计该文件的行数 file.count() 获取第一行的内容 file.first()
] = Array(12, 14, 16, 18) 5.flatmap是一个一对多的map var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD...[Int] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at :30 scala> rdd4.collect res6: Array[Int] = Array(...rdd0.reduceByKey((x,y)=>x+y) rdd.collect (1,6)(2,6) 11.combineByKey数据集合并 val data = Array((1,1.0),(1,2.0
import scala.collection.mutable /** * @author CBeann * @create 2019-08-10 18:36 * 自定义分区器...extends Partitioner { val map = new mutable.HashMap[String, Int]() map.put("Java", 0) map.put("Scala...>2.1.1 2.11.11 2.7.3 org.scala-lang...scala-library ${scala.version}
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。 ? Scala 是一门多范式的编程语言，类似于 Java 。...1).Java和scala可以无缝混编，都是运行在JVM上的 2).类型推测(自动推测类型)，不用指定类型 3).并发和分布式（Actor，类似Java多线程Thread） 4).特质trait，...interfaces 和 abstract结合) 5).模式匹配，match case（类似java switch case） 6).高阶函数（函数的参数是函数，函数的返回是函数），可进行函数式编程 spark...底层就是用scala编写的，所以想要更好的使用spark了解一下scala语言还是有必要的，并且从java看过去，scala很好理解，因为有很多语法和关键字都是一样的。
昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api...引入DataFrame和Dataset可以处理数据代码更加易读，支持java、scala、python和R等。...2、速度 由于优化器会生成用于的JVM字节码，scala和python程序就有相似的性能。Dataset使用优化的编码器把对象进行序列化和反序列化，以便进行并处理并通过网络传输。...从Spark 2.0及更高的版本，SparkSession成为关系型功能的入口点。...1、DS与DF的关系 type DataFrame = Dataset[Row] 2、加载txt数据 val rdd = sc.textFile("data") val df = rdd.toDF(
当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。...看来如果想顺利的学习，我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义，函数，类等入门。由于我们可能有些其他语言基础，这里我们从Scala符号入门。一文能帮助大家阅读比较常见的Scala程序。...$ scalac Test.scala $ scala Test colors 中的键为 : Set(red, azure, peru) colors 中的值为 : MapLike(#FF0000,...下面来看下Scala是函数的定义，我们就能明白了，int=的含义 ? scala中函数的定义是使用关键字def,然后函数名，括号中参数的定义，更是与传统语言反着来。...单从函数的定义，我们就能看出Scala打破了传统的函数定义，除了函数定义，其它还有很多地方，都反映了Scala思想，没有以前Java，c等那么严格。
学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...(func):返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 scala> var rdd1643 =sc.parallelize(1 to 10) scala>...DataFrame、DataSet之间的转化(Shell) RDD-》DataFrame val rdd = sc.makeRDD(List(("zhangsan",11),("lisi",13))) rdd.toDF...> val rdd = sc.makeRDD(List(("zhangsan",11),("lsi",12),("wanwu",16))) scala> val df = rdd.toDF("name...","age") scala> case class Person(name:String, age:Int) scala> val ds = df.as[Person] scala> ds.collect
RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]...= ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :21 scala> rdd.toDF("id") res0: org.apache.spark.sql.DataFrame...org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[18] at reduceByKey at :21 scala> rdd.toDF...("word","count") res9: org.apache.spark.sql.DataFrame = [word: string, count: int] scala> res9.show...Mysql数据库下，有一个test库，在test库下有一张表为tabx 执行代码： import org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqc =
RDD.toDF(“列名”) d = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...[0] at parallelize at :21scala> rdd.toDF("id")res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int...scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing"),(2,"shanghai") ) )res3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String...at :22scala> res6.toDF("id","name","postcode")res7: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int...[(String, Int)] = ShuffledRDD[18] at reduceByKey at :21 scala> rdd.toDF("word","count")res9:
1.进入spark-shell $>spark-shell $scala>sc [SparkContext] Spark程序的入口点，封装了整个spark运行环境的信息。...") $scala>val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>line.split(" ")) $scala>val rdd3 = rdd2.map(word = > (word,...1)) $scala>val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_ + _) $scala>rdd4.collect //单词统计2 sc.textFile("/home/test.txt...集群运行 1.导出jar包 2.spark-submit提交命令运行job //Scala版本 $>spark-submit --master local --name MyWordCount...$>spark-submit --master spark://s201:7077 --name MyWordCount --class com.it18zhang.spark.scala.WordCountScala
("Tom") p: Person = Person@41eb94bc scala> p.makeFriend(p) Hello,my name is Tom,your name is Tom scala...就想trait的功能混入了类 举例来说，trait中可以包含一些很多类都通用的功能方法，比如打印日志等等，spark中就使用了trait来定义了通用的日志打印方法 scala> :paste // Entering...scala> s.sayHello Hi,I'm Tom,I have 2 eyes 在Trait中定义抽象字段 scala中的Trait可以定义抽象field，而trait中的具体方法则可以基于抽象...scala> p.msg res4: String = hello scala> p.makeFriends(p) hello,Tom I'm Tom,I want to make friends...trait调用链 scala中支持多个trait，一次调用多个trait中的同一个方法，只要让多个trait的同一个方法中，在最后都执行super.方法即可 scala> :paste // Entering
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce...
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例：统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括：Iterable...循环将列表中的每个元素都乘以2 scala> val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1,2,3,5,6) scala> var currentList...) scala> val s = Set(1,2,3) s: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3) scala> s+1 res0: scala.collection.immutable.Set...[Int] = Set(1, 2, 3) scala> s+4 res1: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3, 4) scala>...(1, 2, 5) scala> val s = scala.collection.mutable.SortedSet("orange","apple","banana") s: scala.collection.mutable.SortedSet
https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/87510822 Scala语言在函数式编程方面的优势适合Spark应用开发，IDEA...是我们常用的IDE工具，今天就来实战IDEA开发Scala版的Spark应用； 版本信息 以下是开发环境： 操作系统：win10； JDK：1.8.0_191； IntelliJ IDEA：2018.2.4...(Ultimate Edition) 以下是运行环境： Spark：2.3.3； Scala：2.11.12； Hadoop：2.7.7； 如果您想在几分钟之内搭建好Spark集群环境，请参考《docker...将下载好的文件解压，例如我这里解压后所在目录是：C:\software\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 IDEA安装scala插件 打开IDEA，选择"Configure"->“Plugins...{SparkConf, SparkContext} /** * @Description: 第一个scala语言的spark应用 * @author: willzhao E-mail: zq2599
初学者，记录学习spark的最基本东西,不忘记 在spark下启动scala： ..../bin/spark-shell 测试例子： sc.parallelize(1 to 1000).count() 在spark中启动python： .
3, 2, 3, 5, 5, 6, 9, 8) scala> b.insert(1,1,2,9) scala> b res22: scala.collection.mutable.ArrayBuffer..., 8) scala> b.remove(1) res25: Int = 7 scala> b res26: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] =...scala> b res3: Array[Int] = Array(2, 2, 3, 4, 8, 9) scala> b.mkString res5: String = 223489 scala>...) scala> ages("Leo")=24 scala> ages("Leo") res3: Int = 24 //第三种创建方式 scala> val ages = Map(("Leo",30...[String,Int] = Map() scala> aggs("leo")=30 scala> aggs("jike")=40 scala> aggs("alice")=15 scala> aggs
blog.csdn.net/u014365862/article/details/100146543 有时候在构建pipeline时，sparkML中有些功能不存在需要自己定义，可以参考这个样例： （src/main/scala.../ml/dmlc/xgboost4j/scala/example/spark/OwnMLlibPipeline.scala） /* -----------------------------------...-------------- Description : Serializable Custom Transformer with Spark 2.0 (Scala) Author :...2019/08/29 ------------------------------------------------- */ package ml.dmlc.xgboost4j.scala.example.spark...import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession
前言 Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据...Spark 2.0 之前 作为Spark平台的流式实现，Spark Streaming 是有单独一套抽象和API的，大体如下 ?...Spark 2.0 时代 概念上，所谓流式，无非就是无限大的表，官方给出的图一目了然： ? 图片来源于官网 在之前的宣传PPT里，有类似的代码，给人焕然一新的感觉。...图片来源于http://litaotao.github.io/images/spark-2.0-7.png 第一个是标准的DataFrame的使用代码。...重新抽象了流式计算 易于实现数据的exactly-once 我们知道，2.0之前的Spark Streaming 只能做到at-least once,框架层次很难帮你做到exactly-once,参考我以前写的文章
Hadoop与Spark的关系： ------------------- Spark 与mapReduce的区别： mapReduce和spark的内存结构： ------------------- spark...替代hive区别： spark替代hive的查询引擎 ------------------- Spark Steaming 与 Storm 的区别： Spark Steaming 与 Storm模型对比
同时，Spark依靠Scala强大的函数式编程Actor通信模式、闭包、容器、泛型，并借助统一资源调度框架，成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据处理框架。...RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。...scala> var file = sc.textFile("hdfs://...") 2）统计日志文件中，所有含ERROR的行。...scala> var errors = file.filer(line=>line.contains("ERROR")) 3）返回包含ERROR的行数。...errors.count() RDD的操作与Scala集合非常类似，这是Spark努力追求的目标：像编写单机程序一样编写分布式应用。但二者的数据和运行模型却有很大不同，如图2-3所示。
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