spark scala练习 准备一个文件上传至hdfs hello word hello java hello python hello c++ 启动spark-shell spark-shell...获取到要计算的文件 val file = spark.read.textFile("test.txt") 统计该文件的行数 file.count() 获取第一行的内容 file.first()...获取到特定的内容 val lines = file.filter(line => line.contains("hello")) 获取指定词出现的次数 file.filter(line => line.contains
distFile = sc.textFile("data.txt")//按行读 distFile.take(1) //取出一行数据 //也可以同时读取多个文件，相当于多个文件拼接 //读取整个目录下的所有文件...//读取含有通配符的目录 textFile("/input/*.txt") 3.map操作，指定一个函数产生新的RDD,元素直接是一对一的关系。...var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap...at :30 scala> rdd4.collect res6: Array[Int] = Array(12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 14...2,1),(2,2),(2,3),3)) var rd,d = rdd0.reduceByKey((x,y)=>x+y) rdd.collect (1,6)(2,6) 11.combineByKey数据集合并
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
import scala.collection.mutable /** * @author CBeann * @create 2019-08-10 18:36 * 自定义分区器...ssc.awaitTermination() printf("--------OVER-------------") } //参数列表的类型是固定的，参数名称不是固定的，...参数类型是固定的 // currValues是当前批次RDD中相同的key的value集合 //preValue是框架提供的上一次的值 def updateFunction(currValues...>2.1.1 2.11.11 2.7.3scala-library ${scala.version}
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。 ? Scala 是一门多范式的编程语言，类似于 Java 。...设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。可以大致总结下面几种优势。...1).Java和scala可以无缝混编，都是运行在JVM上的 2).类型推测(自动推测类型)，不用指定类型 3).并发和分布式（Actor，类似Java多线程Thread） 4).特质trait，...特征(类似java中interfaces 和 abstract结合) 5).模式匹配，match case（类似java switch case） 6).高阶函数（函数的参数是函数，函数的返回是函数），...可进行函数式编程 spark 底层就是用scala编写的，所以想要更好的使用spark了解一下scala语言还是有必要的，并且从java看过去，scala很好理解，因为有很多语法和关键字都是一样的。
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。...$ scalac Test.scala $ scala Test colors 中的键为 : Set(red, azure, peru) colors 中的值为 : MapLike(#FF0000,...而这个其实是Scala的匿名函数。 左边是参数，右边是函数体。在我们印象中，函数体一般都是在大括号中，而这里真让我们难以理解。...下面来看下Scala是函数的定义，我们就能明白了，int=的含义 ? scala中函数的定义是使用关键字def,然后函数名，括号中参数的定义，更是与传统语言反着来。...~~~~~~~~~~~~~~ 第五个“_” 在scala 中，符号“_”相当于java 中的通配符“*”。这个有很多的含义 1、作为“通配符”，类似Java中的*。
)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 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...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
就想trait的功能混入了类 举例来说，trait中可以包含一些很多类都通用的功能方法，比如打印日志等等，spark中就使用了trait来定义了通用的日志打印方法 scala> :paste // Entering...但是这种获取field的方式与继承class是不同的：如果是继承class获得的field，实际是定义在父类中的；而继承trait获取的field，就直接被添加到类中 scala> :paste //...scala> s.sayHello Hi,I'm Tom,I have 2 eyes 在Trait中定义抽象字段 scala中的Trait可以定义抽象field，而trait中的具体方法则可以基于抽象...trait调用链 scala中支持多个trait，一次调用多个trait中的同一个方法，只要让多个trait的同一个方法中，在最后都执行super.方法即可 scala> :paste // Entering...scala> p2.getName res11: String = Tom trait的构造机制 在scala中，trait也是有构造代码的，也就是trait中，不包含在任何方法中的代码 而继承了trait
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
是我们常用的IDE工具，今天就来实战IDEA开发Scala版的Spark应用； 版本信息 以下是开发环境： 操作系统：win10； JDK：1.8.0_191； IntelliJ IDEA：2018.2.4...将下载好的文件解压，例如我这里解压后所在目录是：C:\software\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 IDEA安装scala插件 打开IDEA，选择"Configure"->“Plugins...如下图，在红框1中输入项目名称，点击红框2，选择Scala SDK： ? 在弹出的窗口选择"2.11.12"版本，如下图： ? 点击下图红中的"Finish"，完成工程创建： ?...{SparkConf, SparkContext} /** * @Description: 第一个scala语言的spark应用 * @author: willzhao E-mail: zq2599...jar，放到spark集群中运行，所以我们来操作构建打包； 在菜单上选择"File"->“Project Structure”，弹出窗口点击"Artifacts"，选择新增jar，如下图： ?
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例：统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括：Iterable...这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...代表List的第一个元素，tail代表第一个元素之后的所有元素，list.head,list.tail List有特殊的::操作符，可以用于将head和tail合并成一个List，0::list 案例：...用递归函数来给List中每个元素都加上指定前缀，并打印 如果一个List只有一个元素，那么它的head就是这个元素，它的tail为Nil scala> def decorator(l:List[Int]...;s+1;s+4 而且Set是不保证插入顺序的，也就是说，Set中的元素是乱序的，val s = new scala.collection.mutable.HashSetInt;s+=1;s+=2;s+
初学者，记录学习spark的最基本东西,不忘记 在spark下启动scala： ..../bin/spark-shell 测试例子： sc.parallelize(1 to 1000).count() 在spark中启动python： .
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...mapValues(function) ：�该操作只会��改动value flatMap(function) ：并将生成的 RDD 的每个集合中的元素合并为一个集合 flatMapValues(function
Scala解析器的使用 REPL：Read（取值）-> Evaluation（求值）-> Print（打印）->Loop（循环）。...scala解析器也被称为REPL，会快速编译scala代码为字节码，然后交给JVM执行 val result = 1 设置变量不可变 var result = 2 可变的变量 val name: String...没有基本数据类型与包装类型的概念，统一都是类 使用以上类型，直接就恶意调用大量的函数，例如，1.toString(),1.to(10) 在scala中，操作符比如+-*/%&|^>><<等其实是数据类型的函数...，比如1+1可以写作1.+(1);例如1.to(10) 又可以写作1 to 10 scala中没提供++、--操作符，只能用+=和-=。...apply函数 Scala中使用类名()的形式其实就是类名.apply()的缩写，来创建类对象，而不是new 类名()的方式 例如"Hello World"(6)因为StringOps类中有def
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...mapValues(function) ：�该操作只会��改动value flatMap(function) ：并将生成的 RDD 的每个集合中的元素合并为一个集合 flatMapValues(function
blog.csdn.net/u014365862/article/details/100146543 有时候在构建pipeline时，sparkML中有些功能不存在需要自己定义，可以参考这个样例： （src/main/scala.../ml/dmlc/xgboost4j/scala/example/spark/OwnMLlibPipeline.scala） /* -----------------------------------...-------------- Description : Serializable Custom Transformer with Spark 2.0 (Scala) Author :...2019/08/29 ------------------------------------------------- */ package ml.dmlc.xgboost4j.scala.example.spark...import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession
ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set...("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map {
正如之前所介绍，Spark是用Scala语言编写的，Kafka server端也是，那么深入学习Scala对掌握Spark、Kafka是必备掌握技能。...本篇文章主要介绍，在学习、编写Spark程序时，至少要掌握的Scala语法，多以示例说明。建议在用Scala编写相关功能实现时，边学习、边应用、边摸索以加深对Scala的理解和应用。 1....println(lst1) //将lst1中的元素最近到lst0中， 注意：没有生成新的集合 println(lst0 ++= lst1) //将lst0和lst1合并成一个新的...println(lst1) //将lst1中的元素最近到lst0中， 注意：没有生成新的集合 println(lst0 ++= lst1) //将lst0和lst1合并成一个新的...至于akka，如果大家使用的是老版本Spark，如Spark1.X，也建议结合actor好好学习，Spark老版本通信框架是用akka和netty结合的，当然后面完全是用netty了。
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