编程常用API Transformation和Action的区别？...对于Transformation和Action的常用API，可以参考官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html...2.2 常用Action-API #指定分区的Transformation，包含3个分区，意味着以后在触发Action时会生成三个Task，Task将List中的数据进行处理并写入到HDFS文件中，最后将会有... 高级的RDD-API #mapPartitionsWithIndex【取分区中的数据，并且可以将分区的编号取出，这样就可以知道数据属于哪个分区对应的Task】 "一次取出一个分区"(分区中并没有存储数据...将每个分区内的最大值进行求和，初始值为0 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9),2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD
创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...示例如下： val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() val df...创建DataFrame Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....loc: String) // 3.创建 RDD 并转换为 dataSet val rddToDS = spark.sparkContext .textFile("/usr/file/dept.txt...")).map(line => Row(line(0).toLong, line(1), line(2))) // 4.将 RDD 转换为 dataFrame val deptDF = spark.createDataFrame
Spark SQL 接受此输入并继续执行多个阶段，如下图所示。 在分析阶段，输入被解析、解析并转换为树结构，作为 SQL 语句的抽象。查询表目录以获取表名称和列类型等信息。...在执行过程中，Spark 应用程序在称为 RDD（弹性分布式数据集）的基础数据结构上运行。RDD 是 JVM 对象的集合，这些对象是不可变的、跨节点分区的，并且由于跟踪数据沿袭信息而具有容错能力。...当应用程序运行时，将执行计划的计算：RDD 被转换并执行操作以产生结果。这个过程通常也称为 RDD 的“物化”。...数据源API 当 Catalyst Optimizer 制定查询计划时，连接到数据源变得有利，可以将优化下推。Spark 的 DataSource API 旨在提供与各种数据源集成的可扩展性。...RDD 从 API 返回，用于进一步规划和代码生成。 请注意上述步骤仅提供读取流程的高级概述，省略了读取模式支持和高级索引技术（例如使用元数据表跳过数据）等细节。
hdfs(或者任意其他的支持Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建，或者通过转换驱动程序中已经存在的Scala集合得到，用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中，使其能再并行操作中被有效地重复使用...，最后RDD能自动从节点故障中恢复 spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时...累加器（accumulators）：只能用于做加法的变量，例如计算器或求和器 3、spark-sql spark-sql是将hive sql跑在spark引擎上的一种方式，提供了基于schema处理数据的方式...4、代码详解 java spark和spark-sql依赖。...2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后，将schema解析出来，并且映射为hashmap。
转换为DataSet 通过RDD转化创建DataSet，关键在于为RDD指定schema，通常有两种方式（伪代码）： 1.定义一个case class，利用反射机制来推断 1) 从HDFS中加载文件为普通...（相当于表的schema） case class Person(id:Int, name:String, age:Int) 3) 将RDD和case class关联 val personRDD = lineRDD.map...(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt)) 4) 将RDD转换成DataFrame val ds= personRDD.toDF 2.手动定义一个schema...hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务 在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...=null) conn.close() } Spark SQL 获取Hive数据 Spark SQL读取hive数据的关键在于将hive的元数据作为服务暴露给Spark。
将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
java并发包线程池及在开源软件中的应用 Java并发包消息队里及在开源软件中的应用 Java JMS技术 Java动态代理反射 6、轻量级RPC框架开发 RPC原理学习 Nio原理学习 Netty常用API...快速入门 spark介绍 spark环境搭建 RDD简介 RDD的转换和动作 实战：RDD综合练习 RDD高级算子 自定义Partitioner 实战：网站访问次数 广播变量 实战：根据IP计算归属地...自定义排序 利用JDBC RDD实现数据导入导出 WorldCount执行流程详解 4、RDD详解 RDD依赖关系 RDD缓存机制 RDD的Checkpoint检查点机制 Spark任务执行过程分析 RDD...的Stage划分 5、Spark-Sql应用 Spark-SQL Spark结合Hive DataFrame 实战：Spark-SQL和DataFrame案例 6、SparkStreaming应用实战...窗口函数 ELK技术栈介绍 ElasticSearch安装和使用 Storm架构分析 Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析 Storm WordCount案例及常用Api分析 7、Spark
在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。
中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说，Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 采用反射的方式将RDD转换为Dataset */ object _01SparkDatasetTest {...将RDD数据类型转化为 MovieRating /* 将原始RDD中每行数据（电影评分数据）封装到CaseClass样例类中 */ val ratingRDD: RDD[MovieRating...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()
Hive与Spark联合： Hive擅长元数据管理 Spark长高效分布式计算 Spark与Hive集成方式： Spark仅将Hive当成元信息管理工具：Spark with Hive Hive用Spark...spark-sql CLI + Hive Metastore “既然是搭建数仓，能不能像用普通数据库，直接输入SQL查询，绕过SparkSession的sql API？”...将配置好hive.metastore.uris参数的hive-site.xml文件放到Spark安装目录的conf下，我们即可在spark-sql中直接使用SQL语句来查询或是处理Hive表。...然后，Spark SQL将优化过后的执行计划，交付给Spark Core执行引擎付诸运行。...举例来说，在Hive on Spark的集成方式中，Hive在将SQL语句转换为执行计划之后，还需要把执行计划“翻译”成RDD语义下的DAG，然后再把DAG交付给Spark Core付诸执行。
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Shark 为了实现 Hive 兼容，在 HQL 方面重用了 Hive 中 HQL 的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从 MR 作业替换成了 Spark 作业（辅以内存列式存储等各种和...Spark SQL Spark SQL 提供了多种接口： 纯 Sql 文本； dataset/dataframe api。.../ Dataframe/Dataset API 简介 / Dataframe/Dataset 也是分布式数据集，但与 RDD 不同的是其带有 schema 信息，类似一张表。...Dataset 是在 spark1.6 引入的，目的是提供像 RDD 一样的强类型、使用强大的 lambda 函数，同时使用 Spark SQL 的优化执行引擎。...* FROM people").show() 2. spark-sql 脚本 spark-sql 启动的时候类似于 spark-submit 可以设置部署模式资源等，可以使用 bin/spark-sql
新建一个数据库并查看： spark-sql> create database sparksql; Time taken: 0.907 seconds spark-sql> show databases...; default sparksqltest Time taken: 0.131 seconds, Fetched 5 row(s) 在新建的数据库中新建一个表，并进行查看： spark-sql...> insert into sparksql_test values (42,'hello'),(48,'world'); Time taken: 2.641 seconds spark-sql>...() .getOrCreate(); Dataset df = spark.read().json(args[0]); RDD test =...df.rdd(); test.saveAsTextFile(args[1]); } 4、将工程进行编译打包 图片.png 5、将jar包移动到集群的master节点 图片.png 6、通过spark-submit
纯Sql 文本 2. dataset/dataframe api 当然，相应的，也会有各种客户端： sql文本，可以用thriftserver/spark-sql 编码，Dataframe/dataset.../sql Dataframe/Dataset API简介 Dataframe/Dataset也是分布式数据集，但与RDD不同的是其带有schema信息，类似一张表。...Dataset是在spark1.6引入的，目的是提供像RDD一样的强类型、使用强大的lambda函数，同时使用spark sql的优化执行引擎。...spark.sql("SELECT * FROM people").show() 2. spark-sql脚本 spark-sql 启动的时候类似于spark-submit 可以设置部署模式资源等，...可以使用 bin/spark-sql –help 查看配置参数。
另外DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...RDD转DataFrame、Dataset RDD转DataFrame：一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。 RDD转Dataset：需要提前定义字段名和类型。 2....DataFrame转RDD、Dataset DataFrame转RDD：直接转 val rdd = testDF.rdd DataFrame转Dataset：需要提前定义case class，然后使用as...Dataset转RDD、DataFrame DataSet转RDD：直接转 val rdd = testDS.rdd DataSet转DataFrame：直接转即可，spark会把case class封装成
在Java中，Stream API提供了一种高效且表达性强的方式来处理集合数据。...如果你想要将一个List转换为HashMap，可以借助Stream API中的collect方法，结合Collectors.toMap收集器来实现。这种转换通常需要你从列表中的每个元素提取键和值。...以下是一个简单的示例，展示了如何将包含自定义对象的List转换为HashMap。假设我们有一个用户类User，其中包含两个属性：id和name。...将List转换为HashMap：import java.util.List;import java.util.HashMap;import java.util.stream.Collectors...将List转换为HashMap HashMap userMap = userList.stream() .collect(Collectors.toMap
从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。...而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ...互操作 Spark SQL 支持通过两种方式将存在的 RDD 转换为 DataSet，转换的过程中需要让 DataSet 获取 RDD 中的 Schema 信息。...] // Convert records of the RDD (people) to Rows (将 RDD (people) 的记录转换为很多行) import org.apache.spark.sql...RDD： val rdd1 = testDF.rdd val rdd2 = testDS.rdd RDD 转 DataFrame： import spark.implicits._ val testDF
三.脚本使用spark-sql ? 四.idea中读写Hive数据 1.从hive中读数据 ?...:\\idea\\spark-sql\\input\\user.json") spark.sql("use spark1602") //直接把数据写入到hive中,表可以存在也可以不存在...:\\idea\\spark-sql\\input\\user.json") spark.sql("use spark1602") df.write.insertInto("user2"...\\idea\\spark-sql\\input\\user.json") df.createOrReplaceTempView("a") spark.sql("use spark1602...a group by name") println(df1.rdd.getNumPartitions) println(df2.rdd.getNumPartitions) df1.
直接开始上代码了，注意，如果只是本地测试spark的各种api的使用，是不需要下载安装任何spark、Hadoop的。直接引入maven依赖就可以了。...>${spark.version} 这里有spark-sql、spark机器学习...package map; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;.../flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD //RDD经过map后元素数量不变，经过flatmap后，一个元素可以变成多个元素...4 mapDouble package map; import org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
/lib/native Spark-sql在执行时将一个很小的文件拆分成了20个task进行运行，导致运行速度太慢。...20 解决方法：修改该参数就可以将task降下来。...shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。...二.Spark core相关 on yarn启动spark-sql 和spark-submit时出现：java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/jersey/api...2、将参数spark.reduce.maxSizeInFlight调小，默认48M shuffle报org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Direct
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