在实际工作中，经常会遇到这样的场景，想将计算得到的结果存储起来，而在Spark中，正常计算结果就是RDD。 而将RDD要实现注入到HIVE表中，是需要进行转化的。...关键的步骤，是将RDD转化为一个SchemaRDD，正常实现方式是定义一个case class. 然后，关键转化代码就两行。...data.toDF().registerTempTable("table1") sql("create table XXX as select * from table1") 而这里面，SQL语句是可以修改的，...实现效果如图所示： 运行完成之后，可以进入HIVE查看效果，如表的字段，表的记录个数等。完胜。
pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession...\ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas...的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.toPandas() 由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，...所以参考breeze_lsw改成分布式版本： import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds...df_pand = pd.concat(df_pand) df_pand.columns = df.columns return df_pand pandas_df = topas(spark_df
往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint]...res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc
昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api...引入DataFrame和Dataset可以处理数据代码更加易读，支持java、scala、python和R等。...DataFrame用于创建数据的行和列，它就像是关系数据库管理系统中的一张表，DataFrame是一种常见的数据分析抽象。...实践 在pyspark shell或spark-shell中，会自动创建一个名为spark的预配置SparkSession。...2、从RDD创建DataFrame 3、从Hive中的表中创建DataFrame 把DataFrame转换为RDD非常简单，只需要使用.rdd方法 ? 常用方法的示例 ?
用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误： ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0...(TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据，可以用 bash spark-submit...--help 中查看到自己代码的运行内存，即： --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M...) 本机默认为1G的内存运行程序，所以我改成8G内存运行： bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar 具体运行请看： scala...打包jar并在Linux下运行 查看 Linux 的内存命令为： cat /proc/meminfo |grep MemTotal or top
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。...因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式，其中一种还在期待中，暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1....，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。...下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！ 2. Hortonworks的SHC写入 由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。...主要是获取Hbase中的一些连接地址。 3.
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
)可以验证scala的版本或进行交互实验(scala官网推荐的图书《Programming in Scala, 3rd ed》中的实例均为在此模式下运行，故学习scala阶段到这一步就够了) 下载IntelliJ.../sbin/start-slave.sh spark://xxxx-xxx:7077> 开发测试程序 下面开发一个超级简单的rdd任务，逻辑(统计hdfs文件中包含单词form的行及行数，并将结果保存到...使用上面准备好的Scala环境，创建一个scala maven project：mvn-rdd-test 编写代码 package com.tencent.omg import org.apache.spark...二)的hdfs中，例中的LICENSE.txt来自hadoop安装包。...注：pom中引入的这两个build插件是必须的，分别用于build java和scala。 测试 .
一、前述 Scala中的函数还是比较重要的，所以本文章把Scala中可能用到的函数列举如下，并做详细说明。 二、具体函数 1、Scala函数的定义 ?...，要指定传入参数的类型 方法可以写返回值的类型也可以不写，会自动推断，有时候不能省略，必须写，比如在递归函数中或者函数的返回值是函数类型的时候。 ...scala中函数有返回值时，可以写return，也可以不写return，会把函数中最后一行当做结果返回。当写return时，必须要写函数的返回值。...如果返回值可以一行搞定，可以将{}省略不写 传递给方法的参数可以在方法中使用，并且scala规定方法的传过来的参数为val的，不是var的。...** * 包含默认参数值的函数 * 注意： * 1.默认值的函数中，如果传入的参数个数与函数定义相同，则传入的数值会覆盖默认值 * 2.如果不想覆盖默认值，传入的参数个数小于定义的函数的参数
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...Koalas 不是真正的 DataFrame」 确实可以运行，但却看到一句话，大意是数据会被放到一个分区来执行，这正是因为数据本身之间并不保证顺序，因此只能把数据收集到一起，排序，再调用 shift。...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。
支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame： 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。...这种基于反射的方法可使代码更简洁，在编写 Spark 应用程序时已知schema时效果很好 // 读取文件内容为RDD，每行内容为一个String元素 val peopleRDD: RDD[String...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...schema中定义的一致 // 这里假设schema中的第一个字段为String类型，第二个字段为Int类型 .map(x => Row(x(0), x(1).trim.toInt)) 2.2...方法将RDD转换为DataFrame val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。 码字不易，先赞后看，养成习惯! ?...SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people...scala> val dataFrame = spark.createDataFrame(data, structType) dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...case：匹配，更多用于 PartialFunction(偏函数)中 {case …} saveAsTextFile：函数将数据输出，存储到 HDFS 的指定目录 cache ： cache 将
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...查询name和age + 1 // 设计到运算的时候, 每列都必须使用$ scala> df.select($"name", $"age" + 1).show +-------+---------+ |...从 RDD 到 DataFrame 涉及到RDD, DataFrame, DataSet之间的操作时, 需要导入:import spark.implicits._ 这里的spark不是包名, 而是表示...从 DataFrame到RDD 直接调用DataFrame的rdd方法就完成了从转换. scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/...], [30,Andy], [19,Justin]) 说明： 得到的RDD中存储的数据类型是:Row.
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...case：匹配，更多用于 PartialFunction(偏函数)中 {case …} saveAsTextFile：函数将数据输出，存储到 HDFS 的指定目录 cache ： cache 将
# Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决 ## 前言 作为一名普通的程序开发者，在日常的Spark开发过程中，经常会遇到一些看似简单但实际却容易让人摸不着头脑的问题...## 问题现象 在一次任务执行中，我尝试使用以下代码将DataFrame写入Hive表： ```scala val df = spark.read.parquet("/path/to/data")...然后我检查了DataFrame的Schema，确实显示`col2`是`LongType`（对应Spark中的`bigint`）。...在Spark中，`long`到`double`的转换是允许的，但可能会有精度损失。因此，在实际生产环境中，应该根据业务需求判断是否需要保留原始精度。...通过这次排查，我对Spark和Hive之间的数据交互机制有了更深的理解，也意识到在开发过程中保持对Schema的一致性和类型转换的关注是非常重要的。
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。...保存结果到HDFS中，或直接打印出来 。...也就是说Spark session对象（spark）中的SparkContext就是Spark context对象（sc）,从下面输出信息可以验证。...> 注意：在Spark程序运行中，临时表才存在。...> （3）将DataFrame或Dataset持久化到Hive中 df.write.mode(“overwrite”).saveAsTable(“database.tableName”)
同时通过改变DataFrame的大小来展示存储的DataFrame的规模对性能的影响。 存储DataFrame Spark DataFrame可以使用persist() API存储到Spark缓存中。...persist()可以缓存DataFrame数据到不同的存储媒介。...Spark支持将DataFrame写成多种不同的文件格式，在本次实验中，我们将DataFrame写成parquet文件。...Spark内存还是Alluxio中），应用可以读取DataFrame以进行后续的计算任务。...这是因为使用Alluxio缓存DataFrame时，Spark可以直接从Alluxio内存中读取DataFrame，而不是从远程的公有云存储中。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....Python, Scala和Java中提供, 在Spark 1.4中也同样会提供, 此版本将在未来几天发布.
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