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SparkSQL---实战应用
】的更多相关文章
sparkSQL实战详解
摘要 如果要想真正的掌握sparkSQL编程,首先要对sparkSQL的整体框架以及sparkSQL到底能帮助我们解决什么问题有一个整体的认识,然后就是对各个层级关系有一个清晰的认识后,才能真正的掌握它,对于sparkSQL整体框架这一块,在前一个博客已经进行过了一些介绍,如果对这块还有疑问可以看我前一个博客:http://9269309.blog.51cto.com/9259309/1845525.本篇博客主要是对sparkSQL实战进行讲解和总结,而不是对sparkSQL源码的讲解,如果…
Spark系列-SparkSQL实战
Spark系列-初体验(数据准备篇) Spark系列-核心概念 Spark系列-SparkSQL 之前系统的计算大部分都是基于Kettle + Hive的方式,但是因为最近数据暴涨,很多Job的执行时间超过了1个小时,即使是在优化了HiveQL的情况下也有超过30分钟,所以近期把计算引擎从Hive变更为Spark. 普通的简单Job就使用SparkSQL来计算,数据流是经过spark计算,把结果插入到Mysql中 在项目中新建三个类,第一个Logger类用于日志的输出 # coding=utf-…
java 与大数据学习较好的网站
C# C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult 的那些事儿!https://www.cnblogs.com/doforfuture/p/6293926.htmlAsp.net缓存技术(HttpRuntime.Cache)https://www.cnblogs.com/fengxuehuanlin/p/5358219.htmlCache及(HttpRuntime.Cache与HttpContext.Current.Cache)https://www.cnbl…
Spark Dataset DataFrame 操作
Spark Dataset DataFrame 操作 相关博文参考 sparksql中dataframe的用法 一.Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 1.1 显示前10条数据 1.2 删除所有列的空值和NaN 1.3 删除某列的空值和NaN 1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的 1.5 填充所有空值的列 1.6 对指定的列空值填充 1.7 查询空值列 1.8 查询非空列 二.Dataset行列操作和执行计划 2.1 常用包 2.2 创建Spa…
Spark入门实战系列--6.SparkSQL(上)--SparkSQL简介
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S…
Spark入门实战系列--6.SparkSQL(中)--深入了解SparkSQL运行计划及调优
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1 运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l 虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l 虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l 虚拟机运行环境: Ø JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø Scala:2.10.4 Ø Spark:1.1.0(需要编译) Ø Hive:0.13.1…
Spark入门实战系列--6.SparkSQL(下)--Spark实战应用
[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l 虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l 虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核 l 虚拟机运行环境: Ø JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø Scala:2.10.4 Ø Spark:1.1.0(需要编译) Ø Hive:0.13.1 1.2 机器网络…
SparkSQL大数据实战:揭开Join的神秘面纱
本文来自 网易云社区 . Join操作是数据库和大数据计算中的高级特性,大多数场景都需要进行复杂的Join操作,本文从原理层面介绍了SparkSQL支持的常见Join算法及其适用场景. Join背景介绍 Join是数据库查询永远绕不开的话题,传统查询SQL技术总体可以分为简单操作(过滤操作-where.排序操作-limit等),聚合操作-groupby以及Join操作等.其中Join操作是最复杂.代价最大的操作类型,也是OLAP场景中使用相对较多的操作.因此很有必要对其进行深入研究. 另外,从业…
Spark大型电商项目实战-及其改良(3) 分析sparkSQL语句的性能影响
之前的运行数据被清除了,只能再运行一次,对比一下sparkSQL语句的影响 纯SQL的时间 对应时间表 th:first-child,.table-bordered tbody:first-child tr:first-child>td:first-child,.table-bordered tbody:first-child tr:first-child>th:first-child{-webkit-border-top-left-radius:4px;-moz-border-radius-…
Spark大型电商项目实战-及其改良(1) 比对sparkSQL和纯RDD实现的结果
代码存在码云:https://coding.net/u/funcfans/p/sparkProject/git 代码主要学习https://blog.csdn.net/u012318074/article/category/6744423/1这里的 发现样例作为正式项目来说效率太低了,为了知识点而知识点.对原代码做了一定优化 第1个项目:用户访问session随机抽取统计 用户数量一般在100(测试环境)10的8次方(生产环境),不管是哪种都比访问数据少的多.一般这种数据量可以装入内存,使用Ma…