]Spark引入DataFrame, 它可以提供high-level functions让Spark更好的处理结构数据的计算。 这让Catalyst optimizer 和Tungsten(钨丝) execution engine自动加速大数据分析。 发布DataFrame之后开发者收到了很多反馈, 其中一个主要的是大家反映缺乏编译时类型安全。 为了解决这个问题,Spark采用新的Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。 Dataset API扩展DataFrame A
Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据。它具有以下特点:
在Spark的学习当中,RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分,理解清楚这三者的共性与区别,非常有必要。今天的大数据入门分享,我们就主要来讲讲Spark RDD、DataFrame、DataSet。
今天小强给大家介绍Spark SQL,小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作,Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。
Hive:Hadoop刚开始出来的时候,使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce,但是MapReduce的使用难度较大,所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题,Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块.
就易用性而言,对比传统的MapReduce API,Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD API仍然存在着一定的门槛。
Spark是一个Apache项目,被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具,它的开源社区也是非常活跃,与Hadoop相比,其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API,还支持一组丰富的高级工具,如Spark SQL(结构化数据处理)、MLlib(机器学习)、GraphX(图计算)、SparkR(统计分析)以及Spark Streaming(处理实时数据)。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
不管是做平台的,还是做应用的,都免不了跟 SQL 打交道。一句“SQL Boy”,虽然是大家的自嘲,但也能说明大数据工程师们跟 SQL 的关系之紧密。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:
Spark 2.0开始,SparkSQL应用程序入口为SparkSession,加载不同数据源的数据,封装到DataFrame/Dataset集合数据结构中,使得编程更加简单,程序运行更加快速高效。
RDD(Resilient Distributed Dataset, 弹性分布式数据集)是 Spark 中相当重要的一个核心抽象概念,要学习 Spark 就必须对 RDD 有一个清晰的认识。
前面使用RDD封装数据,实现词频统计WordCount功能,从Spark 1.0开始,一直到Spark 2.0,建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来,更好的实现数据处理分析。DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema,知道数据内部结构(字段名称、字段类型),提供两种方式分析处理数据:DataFrame API(DSL编程)和SQL(类似HiveQL编程),下面以WordCount程序为例编程实现,体验DataFrame使用。
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起,已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
今天我们非常高兴能够发布Apache Spark 1.6,通过该版本,Spark在社区开发中达到一个重要的里程碑:Spark源码贡献者的数据已经超过1000人,而在2014年年末时人数只有500。 那
本篇作为【SparkSQL编程】系列的第三篇博客,为大家介绍的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。
相信经过前面几篇 Flink 文章的学习,大家对于Flink的代码书写一定非常期待。本篇博客,我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。
第一,MapReduce模型的抽象层次低,大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。 第二,只提供Map和Reduce两个操作。 举个例子,两个数据集的Join是很基本而且常用的功能,但是在MapReduce的世界中,需要对这两个数据集 做一次Map和Reduce才能得到结果。 第三,在Hadoop中,每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中,所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入,大大增加了系统的延迟。 第四,只支持批数据处理,欠缺对流数据处理的支持。
一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还记录数据的结构信息,即schema。同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct、array和map)。从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。 2、DataSet 1)是Dataframe API的一个扩展,是Sp
历时一个多月,我们终于结束了【企业级360°全方位用户画像】的项目,想看具体详情的朋友,可以移步至博主的大数据项目专栏一饱眼福…
转换算子是spark中的一种操作,用于从一个RDD转换成另一个RDD,它可以被用来创建新的RDD,也可以被用来转换已有的RDD。它们提供了一种通用的方法来完成RDD的转换,如map、filter、groupByKey等。
Hadoop 使用 HDFS 来解决分布式数据问题,MapReduce 计算范式提供有效的分布式计算。
Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎,能够同时支持批处理与流计算,充分利用内存做并行计算,官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架,Spark已经足够优秀了。
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:
可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件,作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道,所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。
搞大数据的都知道 Spark,照例,我不会讲怎么用,也不打算讲怎么优化,而是想从 Spark 的核心数据结构的演进,来看看其中的一些设计和考虑,有什么是值得我们借鉴的。我想这些思想和理念才是更持久和通用的东西。
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。
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。 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!
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
MLlib是Spark的机器学习(ML)库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说,它提供了以下工具:
原需求:希望在map函数中将每一个rdd转为DataSet或者DataFrame。
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少,Spark 2.4 版本的 [Release Note](http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-4-0.html) 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。相比之下,Structured Streaming 有将近十个 ticket 说明。所以各位同学,是时候舍弃 Spark Streaming 转向 Structured Streaming 了,当然理由并不止于此。我们这篇文章就来分析一下 Spark Streaming 的不足,以及Structured Streaming 的设计初衷和思想是怎么样的。文章主要参考今年(2018 年)sigmod 上面的这篇论文:Structured Streaming: A Declarative API for Real-Time
Flink是一个分布式大数据计算引擎,可对有限流和无限流进行有状态的计算,支持Java API和Scala API、高吞吐量低延迟、支持事件处理和无序处理、支持一次且仅一次的容错担保、支持自动反压机制、兼容Hadoop、Storm、HDFS和YARN。
虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明,并且有example代码。因此本文主要解决在实际开发过程中,遇到的2种问题:
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎?当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域,现在已经不缺少数据处理框架了,但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后,貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了,所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇,我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子,感觉和spark非常类似,心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
Spark 2.0相比老版本变化很大,已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客:https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
总的来说,每一个Spark的应用,都是由一个驱动程序(driver program)构成,它运行用户的main函数,在一个集群上执行各种各样的并行操作。Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集 (resilient distributed dataset,RDD),它是元素的集合,划分到集群的各个节点上,可以被并行操作。RDDs的创建可以从HDFS(或者任意其他支持Hadoop文件系统) 上的一个文件开始,或者通过转换驱动程序(driver program)中已存在的Scala集合而来。用户也可以让Spark保留一个RDD在内存中,使其能在并行操作中被有效的重复使用。最后,RDD能自动从节点故障中恢复。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理,首先介绍了 Spark 的基本概念和架构,然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后,本文还介绍了 Spark 的部署方式,包括本地部署和集群部署。
DataFrame参照了Pandas的思想,在RDD基础上增加了schma,能够获取列名信息。
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作,包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时,还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理,以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
原文:http://sparkdata.org/?p=423&utm_source=tuicool&utm_medium=referral 作者:京东大数据技术保障团队 概述 自Google发布Ten
除了有时限的交互之外,SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互,并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。最重要的是,它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。
DataFrame 不是Spark Sql提出的。而是在早起的Python、R、Pandas语言中就早就有了的。
在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情。
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