spark提供了对结果集RDD进行随机采样,即获取一小部分数据的功能。其中有sample、takeSample、takeOrdered等方法。
Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。目前为止,Spark SQL 还不支持包含 Map 字段的 JavaBean。但是支持嵌套的 JavaBeans,List 以及 Array 字段。你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有字段设置 getter 和 setter 方法来创建一个 JavaBean。
例如,map 是一个转换操作,传递给每个数据集元素一个函数并返回一个新 RDD 表示返回结果。另一方面,reduce 是一个动作操作,使用一些函数聚合 RDD 的所有元素并将最终结果返回给驱动程序(尽管还有一个并行的 reduceByKey 返回一个分布式数据集)。
转载自:https://blog.csdn.net/t1dmzks/article/details/70667011
这一篇是一些简单的Spark操作,如去重、合并、取交集等,不管用不用的上,做个档案记录。
腾讯云EMR&Elasticsearch中使用ES-Hadoop之MR&Hive篇
在进行RDD操作的时候,我们需要在接下来多个行动中重用同一个RDD,这个时候我们就可以将RDD缓存起来,可以很大程度的节省计算和程序运行时间。
各元素在 RDD 中出现的次数 返回{(key1,次数),(key2,次数),…(keyn,次数)} scala
前面分析了Hudi默认的索引实现HoodieBloomIndex,其是基于分区记录所在文件,即分区路径+recordKey唯一即可,Hudi还提供了HoodieGlobalBloomIndex的实现,即全局索引实现,只需要recordKey唯一即可,下面分析其实现。
Spark基本操作主要就是各种map、reduce,这一篇从各种map开始。由于scala不熟悉,而且语法太精简,虽然代码量少了,但是可读性差了不少,就还是用Java来操作。
一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()J接收一个函数,把这个函数用于RDD中的每一个元素,将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素。而转化操作filter()则接收一个函数,将RDD满足该函数的元素放入新的RDD中返回。map()的返回值类型不需要和输入类型一样。 从一个RDD变成另外一个RDD。lazy,懒执行 。比如根据谓词匹配筛选数据就是一个转换操作。 例:求平均值 Scala:
前面分析了基于过滤器的索引,接着分析基于外部存储系统的索引实现:HBaseIndex。对于想自定义实现Index具有一定的借鉴作用。
原需求:希望在map函数中将每一个rdd转为DataSet或者DataFrame。
前面几篇主要是sparkRDD相关的基础,也使用过textFile来操作过本机的文档。实际应用中,操作普通文档的机会不多,更多的时候是操作kafka的流和Hadoop上文件。
最近中使用spark Streaming +kafka,由于涉及到金额,所以需要保证at only one, 而网上关于java版的kafka offset回写zk的资料少之又少,于是总结一下,希望可以为广大使用java的友友们提供参考!这里采用的是Direct Approach的方式.
RDD是Spark的核心抽象,全称弹性分布式数据集(就是分布式的元素集合)。Spark中对数据的所有操作无外乎创建RDD、转化已有RDD和调用RDD的操作进行求值。Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上,并将操作并行化执行 RDD在抽象上来说是一种不可变的分布式数据集合(外部文本文件是在创建RDD时自动被分为多个分区)。它是被分为多个分区,每个分区分布在集群的不同节点(自动分发)
coalesce常用来减少分区,第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。
Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用:通过自2.1以来的原生RDD支持,或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始,elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有:
在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时,有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。要达到这一目的,下面这两段代码(代码1和代码2)都是正确的,而且是等价的。 代码1(正确): ----------------------- JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.createDirectStream( jssc,
/*没有下面的话, 会报一个错误,java.lang.IllegalArgumentException: System memory 259522560 must be at least 4.718592E8(470M). Please use a larger heap size.这是memory不够,导致无法启动SparkContext*/
一、pom.xml 添加spark-core依赖包 org.apache.spark spark-core_2.11 2.1.1 二、代码实现 package spark; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import or
Hudi支持Upsert语义,即将数据插入更新至Hudi数据集中,在借助索引机制完成数据查询后(查找记录位于哪个文件),再将该记录的位置信息回推至记录本身,然后对于已经存在于文件的记录使用UPDATE,而未存在于文件中的记录使用INSERT。本篇继续分析记录如何进行插入更新的。
每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations)
为了加快数据的upsert,Hudi提供了索引机制,现在Hudi内置支持四种索引:HoodieBloomIndex、HoodieGlobalBloomIndex、InMemoryHashIndex和HBaseIndex,下面对Hudi基于BloomFilter索引机制进行分析。
首先看看思维导图,我的spark是1.6.1版本,jdk是1.7版本 spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的
Dataset调用createOrReplaceTempView生成临时表,session内有效。 spark.sql执行sqll操作,可以选择创建的临时表。
Bloom Filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,主要缺点是存在一定的误判率:当其判断元素存在时,实际上元素可能并不存在。而当判定不存在时,则元素一定不存在,Bloom Filter在对精确度要求不太严格的大数据量场景下运用十分广泛。
查询成绩为80分以上的学生的基本信息与成绩信息 Student.json {"name":"Leo", "score":85} {"name":"Marry", "score":99} {"name":"Jack", "score":74}
1.Reduce 2.collect 3.count 4.take 5.saveAsTextTile 6.countByKey 7.foreach
近日,Databricks官方网站发表了一篇博文,用示例说明了lambda表达式如何让Spark编程更容易。文章开头即指出,Spark的主要目标之一是使编写大数据应用程序更容易。Spark的Scala和Python接口一直很简洁,但由于缺少函数表达式,Java API有些冗长。因此,随着Java 8增加了lambda表达式,他们更新了Spark的API。Spark 1.0将提供Java 8 lambda表达式支持,而且与Java的旧版本保持兼容。该版本将在5月初发布。 文中举了两个例子,用于说明Java 8
从名字就能看到,是将Key排序用的。如一个PariRDD-["A":1, "C":4, "B":3, "B":5],按Key排序的话就是A、B、C。注意,这个方法只是对Key进行排序,value不排序。
测试: Use testdb; Show tables; Select * from good_student_infos;
Spark中默认有两大类算子,Transformation(转换算子),懒执行。action算子,立即执行,有一个action算子 ,就有一个job。
为什么要将RDD转换为DataFrame?因为这样的话,我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据,使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下,针对HDFS中的数据,直接就可以使用SQL进行查询。
flatMap算子,在java中,接收的参数是FlatMapFunction,我们需要自己定义FlatMapFunction的第二个泛型类型,即,代表了返回的新元素的类型 call()方法,返回的类型,不是U,而是Iterable,这里的U也与第二个泛型类型相同 flatMap其实就是,接收原始RDD中的每个元素,并进行各种逻辑的计算和处理,返回可以返回多个元素
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。它是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用几秒钟内搜索百万级别的数据。
Action类算子也是一类算子(函数)叫做行动算子,如foreach,collect,count等。Transformations类算子是延迟执行,Action类算子是触发执行。一个application应用程序(就是我们编写的一个应用程序)中有几个Action类算子执行,就有几个job运行。
爬虫是获取网络大数据的重要手段,爬虫是一种非常成熟的技术了,然而想着在spark环境下测试一下效果.
Win7 Eclipse 搭建spark java1.8编译环境,JavaRDD的helloworld例子:
上面两篇大部分介绍的都是理论知识,希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的,如果需要处理的数据量特别的大,那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。 有哪两种操作呢?分别是transformation ,action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射,转换成一个
collect是Spark RDD一个非常易用的action,通过collect可以轻易获得一个RDD当中所有的elements。当这些elements是String类型的时候,可以轻易将整个RDD转化成一个List<String>,简直不要太好用。 不过等一等,这么好用的action有一个弱点,它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码: ... ... JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.cr
Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
topN算法,spark实现 package com.kangaroo.studio.algorithms.topn; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFuncti
使用上述命令打包后,会在项目根目录下的target目录生成jar包。打完jar包后,我们可以使用spark-submit提交任务:
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据处理。它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames,也可以作为分布式SQ
代码很简单,第一个就是将各个数累加。reduce顺序是1+2,得到3,然后3+3,得到6,然后6+4,依次进行。
Spark提供的Broadcast Variable,是只读的。并且在每个节点上只会有一份副本,而不会为每个task都拷贝一份副本。因此其最大作用,就是减少变量到各个节点的网络传输消耗,以及在各个节点上的内存消耗。此外,spark自己内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。
在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
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