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。...有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方便按时间检索，提高检索性能...（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...，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，整体复杂度增加而且维护调试都比较麻烦。...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
一、简介 在 Spark 中，提供了两种类型的共享变量：累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable)： 累加器：用来对信息进行聚合，主要用于累计计数等场景；...二、累加器 这里先看一个具体的场景，对于正常的累计求和，如果在集群模式中使用下面的代码进行计算，会发现执行结果并非预期： var counter = 0 val data = Array(1, 2, 3...Scala 中闭包的概念 这里先介绍一下 Scala 中关于闭包的概念： var more = 10 val addMore = (x: Int) => x + more 如上函数 addMore 中有两个变量...Spark 中的闭包 在实际计算时，Spark 会将对 RDD 操作分解为 Task，Task 运行在 Worker Node 上。...2.2 使用累加器 SparkContext 中定义了所有创建累加器的方法，需要注意的是：被中横线划掉的累加器方法在 Spark 2.0.0 之后被标识为废弃。
Scala是Spark大数据处理引擎推荐的编程语言，在很多公司，要同时进行Spark和Flink开发。...Flink虽然主要基于Java，但这几年对Scala的支持越来越好，其提供的API也与Spark极其相似，开发人员如果使用Scala，几乎可以无缝从Spark和Flink之间转换。...假设输入数据是一行英文语句，flatMap将这行语句按空格切词，map将每个单词计数1次，这两个操作与Spark的算子基本一致。...// 按空格切词、计数、分组、设置时间窗口、聚合 val windowWordCount = textStream .flatMap(line => line.split("...// 按空格切词、计数、分组、设置时间窗口、聚合 DataStream> windowCounts = text
对于Scala仅仅会在部分重要技术点的使用，比如自定义Accumulator、二次排序等，用Scala辅助讲解一下如何实现。 ...1、Scala的高级语法复杂，学习曲线非常陡峭，不利于学习，容易造成迷惑。 2、Scala仅仅只是一门编程语言，而没有达到技术生态的程度。...3、Scala目前远远没有达到普及的程度，会的人很少，在进行项目交接时，如果是Scala的项目，交接过程会很痛苦，甚至导致项目出现问题。 五、日志数据采集 数据从哪里来？...，都是本人在实际开发过程中积累的经验，基本都是全网唯一） 7、十亿级数据量的troubleshooting（故障解决）的经验总结 8、数据倾斜的完美解决方案（全网唯一，非常高端，因为数据倾斜往往是大数据处理程序的性能杀手...七、页面单跳转化率模块 页面单跳转化率是一个非常有用的统计数据。
今天将要学习的就是Apache Spark支持的两种类型的共享变量：广播与累加器。 广播 广播类型变量用于跨所有节点保存数据副本。...此变量缓存在所有Spark节点的机器上，而不仅仅是在执行任务的节点上保存。...words_new = sc.broadcast(["scala", "java", "hadoop", "spark", "akka"]) data = words_new.value print...例如，我们可以在MapReduce中利用累加器进行求和或计数。...在下面的例子中，我们将一个累计器用于多个工作节点并返回一个累加值。
运行的上下文，是通往集群的唯一通道。...countByKey 作用到K,V格式的RDD上，根据Key计数相同Key的数据集元素。...K,V格式的RDD上，根据Key计数相同Key的数据集元素。...countByValue 根据数据集每个元素相同的内容来计数。返回相同内容的元素对应的条数。...; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; /** * countByValue * 根据数据集每个元素相同的内容来计数
Spark 是 Scala 语言的计算类库，支持结构化数据文件，计算能力较强。...Spark 的缺点在于缺乏解析能力，需要第三方类库的支持，不如原生类库方便稳定，比如 spark-xml 用于解析 xml，spark-excel 或 poi 用于解析 xls。...更强的计算能力 SPL 有更丰富的日期和字符串函数、更方便的语法，能有效简化 SQL 和存储过程难以实现的复杂计算。 更丰富的日期和字符串函数。...cc"] SPL 还支持年份增减、求季度、按正则表达式拆分字符串、拆出 SQL 的 where 或 select 部分、拆出单词、按标记拆 HTML 等大量函数。...1)/2 /最后的累计即总额 5 =A3.pselect(~>=A4) /超过一半的位置 6 =A2(to(A5)) /按位置取值 跨数据源计算。
5.4.3 按列重新分区 按列重新分区接收目标Spark分区计数，以及要重新分区的列序列，例如，df.repartition(100,$"date")。...假设，现在正在处理一年的数据，日期作为分区的唯一键。...在后台，Scala将构造一个包含日期和随机因子的键，例如（,）。...冲突很重要，因为它们意味着我们的Spark分区包含多个唯一的分区键，而我们预计每个Spark分区只有1个。...这里的一个常见方法，是在使用这种方法时不显示设置分区（默认并行度和缩放），如果不提供分区计数，则依赖Spark默认的spark.default.parallelism值。
最后，我们通过将 Dataset 中 unique values （唯一的值）进行分组并对它们进行计数来定义 wordCounts DataFrame 。...如果有新数据，Spark 将运行一个 “incremental（增量）” 查询，它会结合以前的 running counts （运行计数）与新数据计算更新的 counts ，如下所示。 ?...unique identifier （唯一标识符）对 data streams 中的记录进行重复数据删除。...这与使用唯一标识符列的 static 重复数据消除完全相同。 该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。...从 Spark 2.1 开始，这只适用于 Scala 和 Java 。
Spark 依赖 Scala Java Python Spark 2.2.0 默认使用 Scala 2.11 来构建和发布直到运行。...（当然，Spark 也可以与其它的 Scala 版本一起运行）。为了使用 Scala 编写应用程序，您需要使用可兼容的 Scala 版本（例如，2.11.X）。...并且可能无法按预期正常工作。...累加器可以用于实现 counter（ 计数，类似在 MapReduce 中那样）或者 sums（求和）。原生 Spark 支持数值型的累加器，并且程序员可以添加新的支持类型。...集群上正在运行的任务就可以使用 add 方法来累计数值。然而，它们不能够读取它的值。只有 driver program（驱动程序）才可以使用 value 方法读取累加器的值。
Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...WordCount 可以充分利用内置的聚合计数，所以这种计算不仅可以用较少的代码表示，而且还可以更快地执行。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....列按名称自动排列，并保留类型。...Java 用户唯一的区别是他们需要指定要使用的 Encoder，因为编译器不提供类型信息。
页面单跳转化率是一个非常有用的统计数据。 产品经理，可以根据这个指标，去尝试分析整个网站/产品，各个页面的表现怎么样，是不是需要去优化产品的布局；吸引用户最终可以进入最后的支付页面。 ...用户 ID，唯一地标识某个用户 session_id Session ID，唯一地标识某个用户的一个访问 session page_id 页面 ID，点击了某些商品...-- 声明子项目公用的配置属性 --> 2.1.1 <scala.version...，让我们的统计数据中具有用户属性，然后根据用户属性对统计信息进行过滤，将不属于我们所关注的用户群体的用户所产生的行为数据过滤掉，这样就可以实现对指定人群的精准分析。...1、查询 task，获取日期范围，通过 Spark SQL，查询 user_visit_action 表中的指定日期范围内的数据，过滤出商品点击行为，click_product_id is not null
； 2）、累加器Accumulators 累加器支持在所有不同节点之间进行累加计算(比如计数或者求和)； 官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/rdd-programming-guide.html...使用广播变量能够高效地在集群每个节点创建大数据集的副本。同时Spark还使用高效的广播算法分发这些变量，从而减少通信的开销。...案例演示 以词频统计WordCount程序为例，假设处理的数据如下所示，包括非单词符合，统计数据词频时过滤非单词的特殊符号并且统计总的格式。...实现功能： 第一、过滤特殊字符 非单词符合存储列表List中 使用广播变量广播列表 第二、累计统计非单词符号出现次数 定义一个LongAccumulator累加器，进行计数 示例代码： package...{SparkConf, SparkContext} /** * 基于Spark框架使用Scala语言编程实现词频统计WordCount程序，将符号数据过滤，并统计出现的次数 * -a.
Spark程序的大部分操作都是RDD操作，通过传入函数给RDD操作函数来计算。...这些函数在不同的节点上并发执行，内部的变量有不同的作用域，不能相互访问，有些情况下不太方便，所以Spark提供了两类共享变量供编程使用——广播变量和计数器。 1....(1, 2, 3)) broadcastVar: org.apache.spark.broadcast.Broadcast[Array[Int]] = Broadcast(0) scala> broadcastVar.value...注意，只有Driver程序可以读这个计算器变量，RDD操作中读取计数器变量是无意义的。...示例如下： scala> val accum = sc.accumulator(0, "My Accumulator") accum: org.apache.spark.Accumulator[Int]
不幸的是，在大多数当前框架中，在计算之间重用数据的唯一方法（Ex-两个MapReduce作业之间）是将其写入外部稳定存储系统（Ex-HDFS）。...Spark很懒，所以除非你调用一些会触发作业创建和执行的转换或动作，否则不执行任何操作。请查看以下单词计数示例的片段。...因此，RDD转换不是一组数据，而是程序中的一个步骤（可能是唯一的步骤），告诉Spark如何获取数据以及如何处理数据。...... 5 RDD 编程实例 5.1 单词计数实例 考虑单词计数示例 - 它计算出现在文档中的每个单词。将以下文本视为输入，并将其另存为input.txt文件。...5.2 打开Spark-Shell 以下命令用于打开spark shell。通常，使用Scala构建spark。因此，Spark程序在Scala环境中运行。
Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...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。...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。
Structured Streaming以Spark SQL 为基础， 建立在上述基础之上，借用其强力API提供无缝的查询接口，同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...具体而言需要可以执行以下操作： 过滤，转换和清理数据 转化为更高效的存储格式，如JSON(易于阅读)转换为Parquet(查询高效) 数据按重要列来分区(更高效查询) 传统上，ETL定期执行批处理任务...每10秒检查一次新文件（即触发间隔） 将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表 按日期对Parquet表进行分区，以便我们以后可以有效地查询数据的时间片...这些类型的源通常要求数据周围的上下文是可解析的。 半结构化数据 半结构化数据源是按记录构建的，但不一定具有跨越所有记录的明确定义的全局模式。每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。...\ .option("checkpointLocation", "/path/to/HDFS/dir") \ .outputMode("complete") \ .start() 聚合统计数据并写入
Spark 支持两种类型的共享变量：广播变量，可用于在所有节点的内存中缓存一个值，以及累加器，它们是仅“添加”到的变量，例如计数器和总和。...与Spark建立连接 Spark 3.2.1 的构建和分发默认与 Scala 2.12 一起使用。 （Spark 也可以与其他版本的 Scala 一起使用。）...要在 Scala 中编写应用程序，您需要使用兼容的 Scala 版本（例如 2.12.X）。 要编写 Spark 应用程序，您需要在 Spark 上添加 Maven 依赖项。...发送给每个执行程序的闭包中的变量现在是副本，因此，当在 foreach 函数中引用计数器时，它不再是驱动程序节点上的计数器。 驱动程序节点的内存中仍有一个计数器，但执行程序不再可见！...如下图所示，一个命名的累加器（在此实例中为计数器）将显示在修改该累加器的阶段的 Web UI 中。 Spark 在“Tasks”表中显示由任务修改的每个累加器的值。
Spark入门第一步：WordCount之java版、Scala版 Spark入门系列，第一步，编写WordCount程序。...我们分别使用java和scala进行编写，从而比较二者的代码量 数据文件 通过读取下面的文件内容，统计每个单词出现的次数 java scala python android spark storm spout...的特性简化代码 package top.wintp.scala_spark import org.apache.spark....版本的这两种方式都要掌握。...特别是scala的一行代码版本。
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