Map结构是一种非常常见的结构，在各种程序语言都有对应的api，由于Spark的底层语言是Scala，所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法。...()//数据清空使用再次new println(a.size) a.toSeq.sortBy(_._1)//升序排序 key a.toSeq.sortBy(_._2)//升序排序...例子 特点： api丰富与Java中Map基本类似 如果是var修饰，引用可变，支持读写 如果是val修饰，引用不可变，支持读写 def map3(): Unit ={ //不可变Map+var关键词修饰例子...var a:scala.collection.mutable.Map[String,Int]=scala.collection.mutable.Map("k1"->1,"k2"->2)//初始化构造函数...println(a.isEmpty)//判断是否为空 a.keys.foreach(println)//只打印key a.values.foreach(println)//只打印value a=scala.collection.mutable.Map
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...，有人会说可以批使用list批量插入，但是不要忘记我们现在是每一天的数据插入到不同的索引里面，一个list是不能放不同日期的数据，所以如果想要批量还要维护一个不同日期的list，并放在Map里面，最后提交完清空集合...方式二： 直接使用Hive，提前将数据构建成多个分区表，然后借助官方的es-hadoop框架，直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...处理组内的Struct结构 （7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行collect方法后，才能在循环内使用...sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。
（3）Hive 的集成，Spark SQL 通过内嵌的 Hive 或者连接外部已经部署好的 Hive 实例，实现了对 Hive 语法的集成和操作。 ...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...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。...作为 SparkSession 的变量名，sc 作为 SparkContext 的变量名。...外部 Hive 1、需要将 hive-site.xml 拷贝到 spark 的 conf 目录下，然后分发至其他机器节点。
什么是DataFrame 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。...在使用一些特殊的操作时，一定要加上import spark.implicits._不然toDF、toDS无法使用。 RDD、DataFrame、DataSet ?...，DataSet在需要访问列中的某个字段时候非常方便，然而如果要写一些是适配性极强的函数时候，如果使用DataSet，行的类型又不确定，可能是各自case class，无法实现适配，这时候可以用DataFrame...工作中要跟外部Hive关联的。...外部Hive应用 如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?
RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...2.子类中实现了serializable接口，父类中没有实现，父类中的变量不能被序列化,序列化后父类中的变量会得到null。 ...* 在底层通过反射的方式获得Person的所有field，结合RDD本身，就生成了DataFrame */ DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(personRDD...中的元数据，一般来说这里的字段可以来源自字符串，也可以来源于外部数据库 */ List asList =Arrays.asList(//这里字段顺序一定要和上边对应起来
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。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....", warehouseLocation) .enableHiveSupport() .getOrCreate() 到这个时候，你可以在 Spark 作业期间通过 spark 这个变量（作为实例对象...configMap 是一个集合，你可以使用 Scala 的 iterable 方法来访问数据。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。
需要指出的是，在Spark 1.4版本中，SparkR的RDD API被隐藏起来没有开放，主要是出于两点考虑： RDD API虽然灵活，但比较底层，R用户可能更习惯于使用更高层的API； RDD API...RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD，并在RDD上执行各种操作。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析
Spark 共享变量 一般情况下，当一个传递给Spark操作（例如map和reduce）的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。...如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本。 一个广播变量可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始变量v中创建。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。 创建 DataFrame 在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame： 从现有的 RDD 转换而来。...在 Spark 中，可以使用 SQL 对 DataFrame 进行查询。...Spark 中，load 函数用于从外部数据源读取数据并创建 DataFrame，而 save 函数用于将 DataFrame 保存到外部数据源。
DataFrame API 可以在 Scala, Java, Python, 和 R中实现....在 the Scala API中, DataFrame仅仅是一个 Dataset[Row]类型的别名....在 Scala 中，DataFrame 变成了 Dataset[Row] 类型的一个别名，而 Java API 使用者必须将 DataFrame 替换成 Dataset。...在 Scala 中，有一个从 SchemaRDD 到 DataFrame 类型别名，可以为一些情况提供源代码兼容性。它仍然建议用户更新他们的代码以使用 DataFrame来代替。...在 Spark 1.3 中，Java API 和 Scala API 已经统一。两种语言的用户可以使用 SQLContext 和 DataFrame。
一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。...和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....fields] # Datasets转DataFrames scala> ds.toDF() res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double
Spark 共享变量一般情况下，当一个传递给Spark操作（例如map和reduce）的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。...如果使用广播变量在每个Executor中只有一份Driver端的变量副本。一个广播变量可以通过调用SparkContext.broadcast(v)方法从一个初始变量v中创建。...最后，我们使用 show 方法来显示 DataFrame 的内容。创建 DataFrame在 Scala 中，可以通过以下几种方式创建 DataFrame：从现有的 RDD 转换而来。...在 Spark 中，可以使用 SQL 对 DataFrame 进行查询。...Spark 中，load 函数用于从外部数据源读取数据并创建 DataFrame，而 save 函数用于将 DataFrame 保存到外部数据源。
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？...中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过。...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然 toDF、toDS 无法使用。...4.3.2 外部 Hive 应用 如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤： 1) 将 Hive 中的 hive-site.xml 拷贝或者软连接到 Spark 安装目录下的 conf...connect jdbc:hive2://hadoop102:10000 在 Beeline 客户端中，你可以使用标准的 HiveQL 命令来创建、列举以及查询数据表。
语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions._ 电影评分数据分析 分别使用DSL和SQL 03-[了解]-SparkSQL 概述之前世今生...3、Spark 1.3版本，SparkSQL成为Release版本 数据结构DataFrame，借鉴与Python和R中dataframe 提供外部数据源接口 方便可以从任意外部数据源加载...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 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。...) // 应用结束，关闭资源 spark.stop() } } 10-[了解]-SparkSQL中数据处理方式 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。
中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions...3、Spark 1.3版本，SparkSQL成为Release版本 数据结构DataFrame，借鉴与Python和R中dataframe 提供外部数据源接口 方便可以从任意外部数据源加载...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 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。...) // 应用结束，关闭资源 spark.stop() } } 10-[了解]-SparkSQL中数据处理方式 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。
，编写SQL 03-[掌握]-Dataset 是什么 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...load和保存save数据 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源： SparkSQL提供一套通用外部数据源接口...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。...，在SparkSQL中，当加载读取文件数据时，如果不指定格式，默认是parquet格式数据 val df3: DataFrame = spark.read.load("datas/resources...方式一：SQL中使用 使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义： 方式二：DSL中使用 使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数
合并多个数据源中的数据也较困难。 14.2 DataFrame和Dataset （1）DataFrame 由于RDD的局限性，Spark产生了DataFrame。...DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据，是语义描述信息。 在Spark1.3之前，DataFrame被称为SchemaRDD。...创建DataFrame或Dataset Spark SQL支持多种数据源 在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果...spark变量均是SparkSession对象 将RDD隐式转换为DataFrame import spark.implicits._ 步骤2：创建DataFrame或Dataset 提供了读写各种格式数据的...> 注意：在Spark程序运行中，临时表才存在。
主要是dataframe.map操作，这个之前在spark 1.X是可以运行的，然而在spark 2.0上却无法通过。。...经过查看spark官方文档，对spark有了一条这样的描述。...The structured query expression can be described by a SQL query, a Column-based SQL expression or a Scala...= org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] // Primitive types and case classes can be also...因此只需要将之前dataframe.map 在中间修改为：dataframe.rdd.map即可。
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...rdd1638 = sc.parallelize(1 to 10) scala> rdd1638.collect scala> rdd1638.map(_*2).collect filter(func...:针对于(K,V)形式的类型只对 V 进行操作 reduce(func):通过 func 函数聚集 RDD 中的所有元素， 这个功能必须是可交换且可并联的 collect():在驱动程序中，以数组的形式返回数据.../bin/spark-shell 读取数据，创建DataFrame 我的hdfs上/cbeann/person.json { "name": "王小二", "age": 15} { "name"...Person(name:String, age:Int) scala> val ds = df.as[Person] scala> ds.collect DataSet-》DataFrame ds.toDF
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