最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
基础 def primitiveType(): Unit = { //scala没有原始类型，都是对象 println("1.toString -> " + 1.toString)..."Hello".intersect("low")) //a.方法(b) == a 方法 b println("1.to(199) -> " + (1 to 199)) //scala...没有受检异常，throw表达式类型为Nothing def handleException: Unit = { //scala没有受检异常 //throw表达式类型为Nothing...at com.hash.learn.scala.Chapter2.exception$.handleException(exception.scala:21) at com.hash.learn.scala.Chapter2....CMain$.main(CMain.scala:25) at com.hash.learn.scala.Chapter2.CMain.main(CMain.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0
a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort
field class Counter { //field必须初始化，为了知道类型 //会自动生成private的getter还有private的set...
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Do...
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。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（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...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
安装 首先需要安装好Java和Scala，然后下载Spark安装，确保PATH 和JAVA_HOME 已经设置，然后需要使用Scala的SBT 构建Spark如下： $ sbt/sbt assembly.../bin/spark-shell scala> val textFile = sc.textFile("README.md") // 创建一个指向 README.md 引用 scala> textFile.count...// 对这个文件内容行数进行计数 scala> textFile.first // 打印出第一行 Apache访问日志分析器 首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成...使用SBT进行编译打包： sbt compile sbt test sbt package 打包名称假设为AlsApacheLogParser.jar。...然后在Spark命令行使用如下： log.filter(line => getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").count 这个统计将返回httpStatusCode
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。
") println("等同于") println("package com.hash.test{") println("package scala{") println...; } } } package com.hash { import com.hash.learn.scala.Chapter7.wc object test8 {...{HashMap => JavaHashMap, _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute1 = { val a =...{HashMap => _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute = { val a = HashMap(1 ->...2) } //scala程序默认隐式引入： //import java.lang._ //import scala._ //import Predef._ }
scores = Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) //构造一个可变Map[String,Int] val mscores1 = scala.collection.mutable.Map...("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) val mscores2 = scala.collection.mutable.Map(("Alice", 10...), ("aaa", 9), ("bbb", 8)) } def curdMap = { val scores = scala.collection.mutable.Map("Alice...for (v <- mapping.values) yield v println(c)//输出：List(10, 9, 5) } def sortedMap = { //scala
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...版本可以共存，为了更好的体验及使用Spark新版本的API或修改已知旧版本的bug，现需要将CDH集群中Spark2的版本升级至Spark2.2最新，本篇文章主要介绍如何通过Cloudera Manager...将Spark2.1版本升级至Spark2.2。...内容概述 1.升级准备 2.升级Spark版本及验证 3.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 2.Spark on Yarn部署 前置条件 1.集群JAVA版本已升级至1.8 2.升级准备...在升级到Spark2.2后需要指定JAVA的环境变量，由于集群使用的是Spark ON Yarn模式，所以文章中只需要在“客户端高级配置代码片段”中增加JAVA的环境变量。
2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....在应用使用Spark 5.1 初始化Spark //Sacla中SQL的import的声明 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...import org.apache.spark.sql.SQLContext //Scala中SQL导入隐式转换支持 val hiveCtx = ......用户自定义函数(UDF) Scala版本的字符串长度UDF registerFunction("strLenScala",(_:string).length) val tweetLength
idea中使用scala运行spark出现： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce..." % "spark-core_2.11" % "1.6.1" 你需要确保 spark所使用的scala版本与你系统scala的版本一致 你也可以这样： libraryDependencies += "...确定你的使用版本 2.查看你的spark的集群,spark使用的scala的版本 a....b.进入spark的安装目录查看jars目录下,scala中的类库版本号 ls /usr/local/spark/jars | grep scala 显示如下: ?...然后你就可以修改你使用的scala版本号了 问题解决
现在 Apache Spark 已形成一个丰富的生态系统，包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出 5 个使用广泛的第三方项目。 ...Spark Core API：Spark 提供多种语言的 API，包括R、SQL、Python、Scala 和 Java。 除了上述官方的 Spark 组件外，还有些是在某种情形下必用的项目。...Spark Cassandra Connector 现在是 Spark 和 Cassandra 表间直接交互的连接器，高度活跃的开源软件。...Zepellin 可以基于 Spark 和 Scala，允许用户很简单直接的在他们的博客或者网站发布代码执行的结果。...Zepellin 也支持其它语言插件，包括 Scala 和 Spark，Python 和 Spark，SparkSQL，HIve，Markdown 和 Shell。 ?
使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。...下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介绍如何从Apache访问日志文件中生成URL点击率的排序 spark安装需要安装hadoop...(RDD.scala:306) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:270) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute...(MapPartitionsRDD.scala:38) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:306...(ResultTask.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89) at org.apache.spark.executor.Executor
笔者找到个IBM的Code Pattern演示使用 Apache Spark 和 Elasticsearch 创建这样一个系统的关键要素。...但是，该案例是5年前的2017年，对应的ES（Elasticsearch） 5.3.0，spark2.2.0；到如今很多软件已经不匹配，特别当时使用矢量评分插件进行模型向量相似度计算，现在这个功能在新版本...； 使用Spark MLlib 库的ALS模型，训练一个协同过滤推荐模型，更新模型数据到Elasticsearch； 使用Elasticsearch查询，生成示例推荐，使用Movie Database...spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 注意事项 由于spark 3 使用...scala 2.12编译，所以用的elastic-hadoop连接器的scala版本也应该是scala 2.12，这个在当前elasticsearch官网上没找到，用maven去下载。
问题导读 1.spark2升级哪些内容变化？ 2.升级中spark哪些没有发生变化？ 3.cloudera中，spark1和spark2能否并存？ 4.升级后，可能会遇到什么问题？...spark2出来已经很长时间了，但是由于spark1.6比较稳定，很多依然在使用。如果想使用spark2，那么该如何升级。我们window升级一般为直接点击升级即可，剩下的事情，不用我们管。...http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html，这样升级就放心了，因为我们可以使用原先的配置文件，不能再麻烦了。.../start-all.sh 对于spark的升级，注意如果使用的是hadoop，需要对应hadoop版本，否则可能会出错。对于Scala版本同样需要注意，Scala支持版本为2.11 ?...######################### spark升级带来哪些副作用 如果我们已经线上使用，那么需要谨慎升级，否则可能会发生预料之外的事情。
将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2 将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1 将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0，这是由于将spark-streaming-kafka...artifact从0.8_2.11升级到0.10_2.11/2.12间接升级 重要：Hudi 0.5.1版本需要将spark的版本升级到2.4+ Hudi现在支持Scala 2.11和2.12，可以参考...Scala 2.12构建来使用Scala 2.12来构建Hudi，另外， hudi-spark, hudi-utilities, hudi-spark-bundle and hudi-utilities-bundle...包名现已经对应变更为 hudi-spark_{scala_version}, hudi-spark_{scala_version}, hudi-utilities_{scala_version}, hudi-spark-bundle...注意，无论使用哪种方式，在升级Writer之前请先升级Hudi Reader(查询引擎)版本至0.5.1版本。
要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10...5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 org.mongodb.spark <...为了转化Scala类型到原生的类型，需要导入下面的包，然后使用.asJava方法： import scala.collection.JavaConverters._ A),MongoSpark.save...但是，为了方便创建一个DataFrame，该连接器提供了MongoSpark助手load(sqlContext)。...: 5000 六，总结 通过连接器，使用Spark库可以访问所有MongoDB数据集：使用通过Dataset使用sql分析数据，这点收益与自动schema推断；Streaming；机器学习；图计算。
2.13 -改进“ matchingAcls”的性能 控制台生产者支持client.id的设置 升级指南： 如果要从2.1.x之前的版本升级，请参阅以下注释，以了解用于存储使用者偏移量的架构的更改。...代理开始使用最新的协议版本后，将无法再将群集降级到较旧的版本。 如果您已按照上述说明覆盖了消息格式版本，则需要再次滚动重启以将其升级到最新版本。...一旦所有（或大多数）使用者都升级到0.11.0或更高版本，则在每个代理上将log.message.format.version更改为2.6，然后逐一重新启动它们。...请注意，不再维护的较旧的Scala客户端不支持0.11中引入的消息格式，为避免转换成本必须使用较新的Java客户端。...更多Flink，Kafka，Spark等相关技术博文，科技资讯，欢迎关注实时流式计算 公众号后台回复 “电子书” 下载300页Flink实战电子书
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