不过不要觉得这个是一件大好事，实际上scala的应用还是有些复杂的，坑埋在了其他地方……不过这里我们不详谈。 当然了，之后的所有代码我们都会使用Scala来书写。...因为这里的语句很简单，一看就知道这个数据在第一行第一列，所以也很好写后续的操作。 说完平均数，中位数，众数之后，还有两个比较好解决的需求是最大值和最小值。...Request 5: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的最大值/最小值。 说它好处理的原因是，在SQL中有和mean类似的max和min算子，所以代码也非常类似，这里就不解释了。...但这里还是用到了挺多scala中的一些语法特点，还是值得分析一下。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。 那应该如何操作呢？
基于Spark算子实现LastJoin的思路是首先对左表添加索引列，然后使用标准LeftOuterJoin，最后对拼接结果进行reduce和去掉索引行，虽然可以实现LastJoin语义但性能还是有很大瓶颈...有可能对输入数据进行扩充，也就是1:N的变换，而所有新增的行都拥有第一步进行索引列拓展的unique id，因此针对unique id进行reduce即可，这里使用Spark DataFrame的groupByKey...和mapGroups接口（注意Spark 2.0以下不支持此API），同时如果有额外的排序字段还可以取得每个组的最大值或最小值。...首先是右表比较小时Spark会自动优化成BrocastHashJoin，这时右表通过broadcast拷贝到所有executor的内存里，遍历右表可以找到所有符合join condiction的行，如果右表没有符合条件则保留左表...对应的实现在子类HashJoin.scala中，原理与前面也类似，调用outerJoin函数遍历stream table的时候，修改核心的遍历逻辑，保证左表在拼不到时保留并添加null，在拼到一行时立即返回即可
更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...(StructType.scala:265) at org.apache.spark.ml.feature.IndexToString.transformSchema(StringIndexer.scala...labelToIndex(label) //如果正常，就进行转换 } else if (keepInvalid) { labels.length // 如果是keep，就返回索引的最大值...（即数组的长度） } else { ... // 如果是error，就抛出异常 } } // 保留之前所有的列，新增一个字段，并设置字段的
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。...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。...编译器和IDE懂得你正在使用的类型，并且可以在你构建数据管道时提供有用的提示和错误信息。 虽然这个高层次代码在语法上看起来类似，但使用 Datasets，你也可以访问完整关系执行引擎的所有功能。...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。
data reader/writer interface DataFrame.groupBy 保留 grouping columns（分组的列） DataFrame.withColumn 上的行为更改...当 scanned （扫描）的所有 columns （列）都是 partition columns （分区列）并且 query （查询）具有满足 distinct semantics （不同语义）的 aggregate...DataFrame.groupBy 保留 grouping columns（分组的列） 根据用户的反馈， 我们更改了 DataFrame.groupBy().agg() 的默认行为以保留 DataFrame...从 1.4 版本开始，DataFrame.withColumn() 支持添加与所有现有列的名称不同的列或替换现有的同名列。...Scala Java Python R Spark SQL 的所有数据类型都在包 org.apache.spark.sql.types 中.
").show scala>dept.join(emp,$"deptid" === $"did","left").show 左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行...，而不仅仅是联接列所匹配的行。...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable...1、创建工程 打开scala IDE开发环境，创建一个scala工程。 2、导入jar包 导入spark相关依赖jar包。 ? 3、创建类 创建包路径以object类。
示例：def myMethodName() 程序文件名 - 程序文件的名称应该与对象名称完全匹配(新版本不需要了，但建议保留这种习惯)。...Scala 程序里,语句末尾的分号通常是可选的。如果你愿意可以输入一个,但若一行里仅 有一个语句也可不写。另一方面,如果一行里写多个语句那么分号是需要的。...Any Any是所有其他类的超类 AnyRef AnyRef类是Scala里所有引用类(reference class)的基类 上表中列出的数据类型都是对象，也就是说scala没有java中的原生类型...Scala 转义字符 下表列出了常见的转义字符： 转义字符 Unicode 描述 \b \u0008 退格(BS) ，将当前位置移到前一列 \t \u0009 水平制表(HT) （跳到下一个TAB...;//double不需要 var s="Hello"; } } 总结： 到这里有关spark的Scala基础语法教程一、基础语法与变量(idea版本)就讲解完了。
在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的...左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person`类的内部结构。...人工合并整个JSON数据集所有记录的schema是一件十分枯燥繁琐的任务。Spark SQL在处理JSON数据时可以自动扫描整个数据集，得到所有记录中出现的数据列的全集，推导出完整的schema。...对此，Spark SQL的JSON数据源作出的处理是，将出现的所有列都纳入最终的schema中，对于名称相同但类型不同的列，取所有类型的公共父类型（例如int和double的公共父类型为double）。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等一些基本的统计信息。
对于 DataFrame 来说，它的列类型可以在运行时推断，并不需要提前知晓，也不要求所有列都是一个类型。...但其实它只是 spark.sql的另一种形式（当然 Spark DataFrame 确实在 spark.sql 下）。...Mars DataFrame 因此这里要说到 Mars DataFrame，其实我们做 Mars 的初衷和这篇 paper 的想法是一致的，因为现有的系统虽然能很好地解决规模问题，但那些传统数据科学包中好的部分却被人遗忘了...，我们希望 Mars 能保留这些库中好的部分，又能解决规模问题，也能充分利用新硬件。...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。
以下是 Spark 中所有 sources 的详细信息。...（输出模式必须是追加或者更新） Complete mode 要求保留所有 aggregate data （聚合数据），因此不能使用 watermarking 去掉 intermediate state...例如， input stream 的排序不受支持，因为它需要保留 track of all the data received in the stream （跟踪流中接收到的所有数据）。...Complete mode （完全模式）不会删除旧的聚合状态，因为从定义这个模式 保留 Result Table 中的所有数据。...以下是 Spark 中所有接收器的详细信息。
1.2 RDD Spark引入了RDD概念，RDD是分布式内存数据的抽象，是一个容错的、并行的数据结构，是Spark中基本的数据结构，所有计算均基于该结构进行，Spark通过RDD和RDD操作设计上层算法...mapPartitions：获取每个分区的迭代器，在函数中对整个迭代器的元素（即整个分区的元素）进行操作。 union：将两个RDD合并，合并后不进行去重操作，保留所有元素。...使用该操作的前提是需要保证RDD元素的数据类型相同。 filter：对元素进行过滤，对每个元素应用函数，返回值为True的元素被保留。 sample：对RDD中的元素进行采样，获取所有元素的子集。...describe（cols:String*）：计算数值型列的统计信息，包括数量、均值、标准差、最小值、最大值。...它的参数有以下2个。 1）min：默认为0.0，为转换后所有特征的上边界。 2）max：默认为1.0，为转换后所有特征的下边界。
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...No No 对于Spark数据源的MOR表，写入成功但读取失败。
v2 的目标 针对 Scala / Java 设计一个新的 DataSource API： Java Friendly 没有依赖 DataFrame，RDD， SparkSession 等 支持谓词下推和列剪裁...DataSource API v2 版本主要关注读取，写入和优化扩展，而无需添加像数据更新一样的新功能。 v2 不希望达成的目标 定义 Scala 和 Java 以外的语言的数据源。...v2 中期望出现的API 保留Java 兼容性的最佳方法是在 Java 中编写 API。很容易处理 Scala 中的 Java 类/接口，但反之则不亦然。...可以基于数据源实现支持 schema 的演进。Spark 仍然可以追加和读取那些不同的 来自数据源预定义或推断 schema 的数据。并不是所有的数据源都支持 Schema 的演进。...例如，Parquet 和 JSON 支持 schema 的演进，但是 CSV 却没有。 所有的数据源优化，如列剪裁，谓词下推，列式读取等。
/hdfs dfs -cat /leftjointest/part-00014 (jerry,(2,Some(9))) rdd8的元素都被保留下来，rdd9中有相同的元素会被选出来。...>:24 scala> val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2) //对对偶元组所在的集合的RDD进行操作，以Key为依据进行分组，获得一个新的对偶元组数组，对偶元组中，保留Key...Int = 45 scala> rdd.aggregate(0)(math.max(_,_),_ + _) //math.max(_,_)表示取各个分区的最大值，_ + _表示各个最大值相加 res7...，(x,y) => x + y所有分区结果字符串的拼接。...;第三个函数(a: ListBuffer[String],b: ListBuffer[String]) => a ++= b进行所有分区整体聚合，将所有相同Key的ListBuffer合并，此时是一个Shuffled
从上图可以看到，对于按字典顺序排列的 3 元组整数，只有第一列能够对所有具有相同值的记录具有关键的局部性属性：例如所有记录都具有以“开头的值” 1"、"2"、"3"（在第一列中）很好地聚簇在一起。...但是如果尝试在第三列中查找所有值为"5"的值，会发现这些值现在分散在所有地方，根本没有局部性，过滤效果很差。...，该方法的局部性使用到所有列。...以类似的方式，希尔伯特曲线允许将 N 维空间中的点（我们表中的行）映射到一维曲线上，基本上对它们进行排序，同时仍然保留局部性的关键属性，在此处[4]阅读有关希尔伯特曲线的更多详细信息，到目前为止我们的实验表明...结果 我们总结了以下的测试结果 可以看到多列线性排序对于按列（Q2、Q3）以外的列进行过滤的查询不是很有效，这与空间填充曲线（Z-order 和 Hilbert）形成了非常明显的对比，后者将查询时间加快多达
empDF.select(approx_count_distinct ("ename",0.1)).show() 1.5 first & last 获取 DataFrame 中指定列的第一个值或者最后一个值...empDF.select(first("ename"),last("job")).show() 1.6 min & max 获取 DataFrame 中指定列的最小值或者最大值。...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...计算两列的皮尔逊相关系数、样本协方差、总体协方差。..., job: String, mgr: scala.Option[Long], sal: Double) // 2.定义聚合操作的中间输出类型 case class SumAndCount(var sum
在这里，Spark和MapReduce将并排运行，以涵盖集群上的所有火花作业。...但是，您也可以在内存中保留 RDD，在这种情况下，Spark会在群集上保留元素，以便在下次查询时更快地访问。还支持在磁盘上保留RDD或在多个节点上复制。...其他的这里不再一一列举，想要了解更多的，大家可以看下：Spark核心编程 4.5 RDD 操作 -reduce(func)：使用函数func（它接受两个参数并返回一个）来聚合数据集的元素。...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。...5.6 缓存转换 可以使用persist（）或cache（）方法标记要保留的RDD。第一次在动作中计算它，它将保留在节点的内存中。使用以下命令将中间转换存储在内存中。
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...2014年6月1日，Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放SparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句话。...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点对比： 1>在数据写入上的对比 1）行存储的写入是一次完成。...商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。 而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。
1、Scala解析 Ⅰ、Scala解析器 Scala解析器会快速编译Scala代码为字节码然后交给JVM运行； REPL -> Read（取值） -> Evaluation(求值) -> Print...2、Spark体系概览 – Spark的地位图解 ? 3、Spark vs MapReduce的计算模型图解 Spark相对于Hadoop最大的不同在于迭代式计算模型； ?...一个RDD在逻辑上抽象的代表了一个HDFS文件，但实际上被切分为多个分区(块)散落在集群的不同节点上。 ? 8、transformation和action原理剖析图解 ?... Ⅰ、Spark自定义二次排序： 需要Javabean实现Ordered 和 Serializable接口，然后在自定义的JavaBean里面定义需要进行排序的列， 并为列属性提供构造方法...Ⅱ、RDD自动进行内存和磁盘之间的权衡和切换的机制，就是RDD弹性特点所在； Ⅲ、SparkContext是Spark所有功能的入口，作用包括初始化核心组件(DAGScheduler、TaskScheduler
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