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Spark强大的函数扩展功能

尤其采用SQL语句去执行数据分析时,UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源,还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧!...用Scala编写的UDF与普通的Scala函数没有任何区别,唯一需要多执行的一个步骤是要让SQLContext注册它。...此时,UDF的定义也不相同,不能直接定义Scala函数,而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...例如,当我要对销量执行年度同比计算,就需要对当年和上一年的销量分别求和,然后再利用同比公式进行计算。此时,UDF就无能为力了。...至于UDAF具体要操作DataFrame的哪个列,取决于调用者,但前提是数据类型必须符合事先的设置,如这里的DoubleType与DateType类型。

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spark 在yarn执行job时一直抱0.0.0.0:8030错误

近日新写完的spark任务放到yarn上面执行时,在yarn的slave节点中一直看到报错日志:连接不到0.0.0.0:8030 。...retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1 SECONDS) 这就很奇怪了,因为slave执行任务时应该链接的是...在spark根目录检索0.0.0.0,发现在spark依赖的一个包里面还真有一个匹配的: spark-core-assembly-0.4-SNAPSHOT.jar 打开这个jar包,里面有一个yarn-default.xml...把0.0.0.0改成master的IP,重新打包上传,执行job。 Oh my god! 成功了! 看看时间,为了这个问题已经搞了大半个夜了。算了,先睡觉。具体问题留待周一检查。...但初步认为:应该是yarn的client再执行job时,会取一个masterIP 值,如果取不到,则默认取yarn-defalut中的值。所以关键就是找到从哪里取值。这个问题看看源码应该不是大问题。

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我是一个DataFrame,来自Spark星球

本文中所使用的都是scala语言,对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程,不过挺简单的,慢慢熟悉就好:https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...这是scala中隐式语法,感兴趣的同学可以参考:https://www.cnblogs.com/xia520pi/p/8745923.html,如果比较难理解的话,那就记得每次都导入这个就好了,或者一旦发现代码中有如下的红色错误的话...最后,我们还可以将一个Scala的列表转化为DF: val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1....) = { import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row..., StructField("string_column", StringType, nullable = true), StructField("date_column", DateType

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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

本文中所使用的都是scala语言,对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程,不过挺简单的,慢慢熟悉就好:https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...这是scala中隐式语法,感兴趣的同学可以参考:https://www.cnblogs.com/xia520pi/p/8745923.html,如果比较难理解的话,那就记得每次都导入这个就好了,或者一旦发现代码中有如下的红色错误的话...最后,我们还可以将一个Scala的列表转化为DF: val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1....) = { import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row..., StructField("string_column", StringType, nullable = true), StructField("date_column", DateType

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Spark的运行环境及远程开发环境的搭建

运行目录bin的内容,要确保有执行权限[+x] Spark目录 bin 包含和Spark交互的可执行文件,如Spark shell core,Streaming,python等 包含主要组件的源代码...,之后便可以正常修改权限,改完之后再执行spark-shell变会出现正常的初始化结果: 17/07/02 13:27:43 WARN NativeCodeLoader: Unable to load...的依赖,可以去MavenRepositories网站去查,找到sbt(ivy)的依赖格式就行了 然后新建一个scala class,选择object,书写代码,要使用本地模式 最后直接点击运行即可。...Process finished with exit code 0 2.提交集群运行 第一步同本地模式 第二步同本地模式 然后新建一个scala class,选择object,书写代码,要使集群模式 最后直接点击运行即可...:打包的文件很大,把全部依赖都打包了,90多M,但正常应该10多M,删掉无用的依赖,并且把sbt中spark-core的依赖设为provided模式 ?

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Spark SQL读数据库时不支持某些数据类型的问题

之前开发数据湖新版本时使用Spark SQL来完成ETL的工作,但是遇到了 Spark SQL 不支持某些数据类型(比如ORACLE中的Timestamp with local Timezone)的问题...driver 版本:ojdbc7.jar Scala 版本:2.11.8 二、Spark SQL读数据库表遇到的不支持某些数据类型 Spark SQL 读取传统的关系型数据库同样需要用到 JDBC,毕竟这是提供的访问数据库官方...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql._ // 主类 object Main { def main(args:...Spark SQL 中的 org.apache.spark.sql.jdbc package 中有个类 JdbcDialects.scala,该类定义了Spark DataType 和 SQLType...case TimestampType => Some(JdbcType("DATE", java.sql.Types.TIMESTAMP)) case DateType

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(数据科学学习手札49)Scala中的模式匹配

一、简介   Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句,且更加稳健,本文就将针对Scala模式匹配的一些基本实例进行介绍: 二、Scala中的模式匹配 2.1 基本格式   Scala模式匹配的基本格式如下...:   data match {        case ... => 执行语句        case ... => 执行语句        case _  => 执行语句 }   其中,data表示将要进行模式匹配的对象...} } }   可以看出,在第一个模式匹配语句中,匹配到对应的"Hadoop"字符串对象之后,执行了对应的语句;在第二个模式匹配语句中,_指定了匹配任意对象,并执行了对应的输出; 2.2 结合条件语句...Demo = ArrayBuffer("Spark","Scala","Python") Demo match { case ArrayBuffer("Scala") => println...Scala中的错误处理机制,其实catch{}语句中的各条执行语句就是一条条的模式匹配语句,这里便不再赘述。

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错误记录】Python 中使用 PySpark 数据计算报错 ( SparkException: Python worker failed to connect back. )

错误原因 : 没有为 PySpark 配置 Python 解释器 , 将下面的代码卸载 Python 数据分析代码的最前面即可 ; # 为 PySpark 配置 Python 解释器 import os...def func(element): return element * 10 # 应用 map 操作,将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(func) 执行时 , 报如下错误...(SparkEnv.scala:124) 二、问题分析 ---- 执行的代码如下 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import...SparkConf, SparkContext # 创建 SparkConf 实例对象 , 该对象用于配置 Spark 任务 # setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行...任务 # setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行 # setAppName("hello_spark") 是给 Spark 程序起一个名字 sparkConf = SparkConf

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分布式执行代码的认知纠正

Spark是一个分布式计算系统/组件/平台,这是都知道的,其用Scala实现Spark任务也是最原生的,但万万不能认为只要是在Spark环境下执行Scala代码都是分布式执行的,这是大错特错的,一开始一直有错误的认识...实现的具体类方法(如Mapper、Reducer)实现的代码可以在Hadoop之上分布式执行; 同理, Scala&Spark的关系 Scala是独立的语言,Spark本身由Scala实现,可以由Scala...调用; Scala编写的一般代码不能够分布式执行,缺少计算模型的支持; Scala调用Spark实现的具体类方法(如Pregel)实现的代码可以在Spark之上分布式执行; 另外值得注意的是,Spark...纠错场景 文件的读写 如果调用java.util.File来进行文件写入,Local模式自然是没有问题,但是集群分布式运行时,必须先执行collect操作来取回数据到本地,这就造成一个问题,假如在100...对象的遍历 这是最具迷惑性的部分,一开始写Spark代码时可能会在其中充斥着List、Map等等操作对象,更有甚者甚至引用java.util.List,并且希望在循环中对其进行更新,这在本地模式时显然也是正确的

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如何使用IDEA加载已有Spark项目

背景是这样的:手上有一个学长之前实现的Spark项目,使用到了GraphX,并且用的Scala编写,现在需要再次运行这个项目,但如果直接在IDEA中打开项目,则由于各种错误会导致运行失败,这里就记录一下该如何使用...确定项目的版本环境 这一步是非常重要的,很多情况下就是由于版本的不匹配导致代码解析出现错误,主要的环境版本包括: Java Version 1.8 必须 scala-sdk-x.xx.x spark-assembly-x.x.x-hadoop.x.x.jar...//注意这是在No-sbt模式下必须的,这个包很大,大概170M,导入后不用再添加其他依赖即可对Spark程序进行本地(Local)运行,其已包括GraphX模块。...当我们有这样的错误的时候,其实还是可以使用spark计算框架的,不过当我们使用saveAsTextFile的时候会提示错误,这是因为spark使用了hadoop上hdfs那一段的程序,而我们windows...上述几步修改完成后,原先的代码基本就可以跑起来了,再次强调这里使用了NoSBT的模式,手动添加了一个assembly包,再就是对应Scala-SDK的版本,最后对代码内容上进行部分改动,使其可以在本地单机进行调试运行

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Note_Spark_Day08:Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说,Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现,然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。...由于Dataset数据结构,是一个强类型分布式集合,并且采用特殊方式对数据进行编码,所以与DataFrame相比,编译时发现语法错误和分析错误,以及缓存数据时比RDD更加节省空间。...DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式: 通过源码发现SaveMode时枚举类,使用Java语言编写,如下四种保存模式: ⚫ 第一种:Append 追加模式,当数据存在时,继续追加...Append追加模式: 数据重复,最明显错误就是:主键已经存在 Overwrite 覆盖模式: 将原来的数据删除,对于实际项目来说,以前分析结果也是需要的,不允许删除 08-[掌握]...Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能(例如Scala模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展的查询优化器。

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