在实际工作中，经常会遇到这样的场景，想将计算得到的结果存储起来，而在Spark中，正常计算结果就是RDD。 而将RDD要实现注入到HIVE表中，是需要进行转化的。...关键的步骤，是将RDD转化为一个SchemaRDD，正常实现方式是定义一个case class. 然后，关键转化代码就两行。...data.toDF().registerTempTable("table1") sql("create table XXX as select * from table1") 而这里面，SQL语句是可以修改的，...实现效果如图所示： 运行完成之后，可以进入HIVE查看效果，如表的字段，表的记录个数等。完胜。
pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession...\ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas...的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.toPandas() 由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，...所以参考breeze_lsw改成分布式版本： import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds...df_pand = pd.concat(df_pand) df_pand.columns = df.columns return df_pand pandas_df = topas(spark_df
往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint]...res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc
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...今天小强和大家一起揭开Spark SQL背后DataFrame和Dataset的面纱。...DataFrame和Dataset演变 Spark要对闭包进行计算、将其序列化，并将她们发送到执行进程，这意味着你的代码是以原始形式发送的，基本没有经过优化。...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。
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。...，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。...下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！ 2. Hortonworks的SHC写入 由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。...val data = (0 to 255).map { i => HBaseRecord(i, "extra")} val df:DataFrame = spark.createDataFrame.../artifact/org.apache.hbase/hbase-spark Hbase spark sql/ dataframe官方文档：https://hbase.apache.org/book.html
/*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操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
拿 pandas 举例子，当创建了一个 DataFrame 后，无论行和列上数据都是有顺序的，因此，在行和列上都可以使用位置来选择数据。...在每列上，这个类型是可选的，可以在运行时推断。从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。...这个库是我们前几年的产品，PyODPS 里也包含一个 DataFrame，而 PyODPS DataFrame 在执行的时候会被编译到 ODPS SQL 来执行。...可以看到，Mars 既会在行上，也会在列上进行分割，这种在行上和列上的对等性，让 DataFrame 的矩阵本质能得以发挥。...在单机真正执行时，根据初始数据的位置，Mars 会自动把数据分散到多核或者多卡执行；对于分布式，会将计算分散到多台机器执行。 Mars DataFrame 保留了行标签、列标签和类型的概念。
)可以验证scala的版本或进行交互实验(scala官网推荐的图书《Programming in Scala, 3rd ed》中的实例均为在此模式下运行，故学习scala阶段到这一步就够了) 下载IntelliJ...…”再引入Scala SDK或maven的方式比较好，最终效果和图中给出的差不多，但是目录结构会有差异。...使用上面准备好的Scala环境，创建一个scala maven project：mvn-rdd-test 编写代码 package com.tencent.omg import org.apache.spark...注：pom中引入的这两个build插件是必须的，分别用于build java和scala。 测试 ..../mvn-rdd-test/target/mvn-rdd-test-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 可以到hdfs上查看运行结果，终端会打印计数器的值。
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数
上海站 | 高性能计算之GPU CUDA培训 4月13-15日 三天密集式学习 快速带你晋级 阅读全文 > 正文共11264个字，7张图，预计阅读时间28分钟。...Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。
需要注意的是，Spark的work/executor是一个长时间运行的应用。因此，一定要记住一个Spark Streaming应用程序需要分配足够的核心来处理接收的数据，以及运行接收器。...这些高级数据源是不能直接在spark-shell中使用的，因此带有这些高级数据源的应用不能在spark-shell中进行试验。...如果你真的需要再spark-shell中使用这些高级数据源，你需要下载这些依赖包然后把他们加入到类路径中。 数据接受器的可靠性 Spark Streaming中基于可靠新来说有两种数据源。...你在driver上定义了connection，然后把他们序列化后给到worder去使用。...大数据实时分析领域的黑马 《从0到1学习Netty》-遇见Netty 互联网JAVA面试常问问题（七）- 带你走入AQS同步器源码
val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame： 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。...这种基于反射的方法可使代码更简洁，在编写 Spark 应用程序时已知schema时效果很好 // 读取文件内容为RDD，每行内容为一个String元素 val peopleRDD: RDD[String...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...方法将RDD转换为DataFrame val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show
Scala Java Python R // 创建表示从连接到 localhost:9999 的输入行 stream 的 DataFrame val lines = spark.readStream...例如，如果要每分钟获取 IoT devices （设备）生成的 events 数，则可能希望使用数据生成的时间（即数据中的 event-time ），而不是 Spark 接收到它们的时间。...这允许 window-based aggregations （基于窗口的聚合）（例如每分钟的 events 数）仅仅是 event-time 列上的特殊类型的 group （分组）和 aggregation...Scala Java Python import spark.implicits._ val words = ... // streaming DataFrame of schema { timestamp...是从聚合列在不同的列上定义的。
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。...在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于akka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 akka是什么？ akka的作用 akka的名字是action kernel的回文。...# Akka Server的Actor，提供一个求1到n的MapReduce计算。...提供一个求1到n平方和的MapReduce计算。
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....println(lst1) //将lst1中的元素最近到lst0中， 注意：没有生成新的集合 println(lst0 ++= lst1) //将lst0和lst1合并成一个新的...5.3 方法转换为函数 在Scala中，方法和函数是不一样的，最本质的区别是函数可以做为参数传递到方法中，方法可以被转换成函数。 ?...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...此影响可以忽略;数量大可能会影响到数据的处理效率。 ...= ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :21 scala> rdd.toDF("id") res0: org.apache.spark.sql.DataFrame...[10] at parallelize at :22 scala> res6.toDF("id","name","postcode") res7: org.apache.spark.sql.DataFrame...("word","count") res9: org.apache.spark.sql.DataFrame = [word: string, count: int] scala> res9.show
前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中，我们已经部署好了一个Spark的开发环境。...在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中，我们已经写好了一个Spark的应用。...本文的目标是写一个基于kafka的scala工程，在一个spark standalone的集群环境中运行。 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用。...spark://$(hostname):7077 --class ConsumerApp target/scala-2.11/kafka-sample-app_2.11-1.0.jar 注：如果定义的...如果出现java.lang.NoClassDefFoundError错误， 请参照Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境， 确保kafka的包在Spark
在编写spark程序的过程中，如果以master=local的方式是可以正常搞定的，然而如果将master设置为spark集群的方式则总是报各种错，通过源码查看，主要是AKKA通信与序列化之间的问题，而其核心原因是...scala版本不匹配的问题。...默认从apache官网下载的BIN包只支持2.10的，而2.11版本的还需要自己搞定。 看了官网说明，主要有两种编译方式，一种是MVN，另一种SBT。...输入：build/sbt -Dscala=2.11 -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver assembly，经过漫长的等待，不过最终还是成功了。...最好还是重新编译，顺便把这个HIVE的问题也解决了。以前采用没编译的版本也经常出现HIVE的各种错误。
Spark于11月9号又将几个BUG解决之后，release一个较新的版本。作为spark的追随者，于是开始重新进行spark的编译。...有了前面的编译经验和之前下载好的java类包，花了大概一分钟就编译妥当，于是重新部署配置一下，马上OK。简直是高效率。 对于scala的编译，还是只需要一条语句。...然后复制到各台电脑上。...sudo scp -r spark-1.5.2 ndscbigdata@ubuntu-bigdata-8:/home/ndscbigdata/soft/ 开启spark,进入spark 监控页面，1.5.2...的版本马上就显现出来！
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