Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据…

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现. 可以参考,Scala提供的DataFrame API.本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据…

4.      RDD编程API 4.1 RDD的算子分类 Transformation(转换):根据数据集创建一个新的数据集,计算后返回一个新RDD:例如:一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd. Action(动作):对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序,或者把结果存储到外部存储系统(例如HDFS)中: 例如:collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序. 4.2 Transformation RDD中的所有转换都是延迟加载的,也就是说,它们并不会直接计算结…

SparkStreaming练习之StreamingTest,UpdateStateByKey,WindowOperator 一.SparkStreaming算子操作 1.1 foreachRDD 1.2 transform 1.3 updateStateByKey 1.4 操作窗口 二.Driver HA(Standalone或者Mesos) 三.Output操作 算子操作实例 1 pom.xml 2 StreamingTest 3 UpdateStateByKey 4 WindowOpera…

一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节         1.tr…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.output operation算子1.foreachRDD:必须对抽取出来的RDD执行action类算子,代码才能执行. (1.1)foreachRDD可以拿到DStream中的RDD (1.2)foreachRDD call方法内,拿到的RDD的算子外的代码在Driver端执行.可…

spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>…

在我看来,Spark编程中的action算子的作用就像一个触发器,用来触发之前的transformation算子.transformation操作具有懒加载的特性,你定义完操作之后并不会立即加载,只有当某个action的算子执行之后,前面所有的transformation算子才会全部执行.常用的action算子如下代码所列:(java版) package cn.spark.study.core; import java.util.Arrays; import java.util.List; im…

文章目录 DSL语法 概述 实例操作 SQL语法 概述 实例操作 DSL语法 概述 1.查看全表数据 -- DataFrame.show 2.查看部分字段数据(有4种方法)  (1) DataFrame.select("字段名称").show  (2) DataFrame.select($"字段名称").show(推荐)  (3) DataFrame.select(col("字段名称")).show  (4) DataFrame.select(D…

一.Connect DataStream,DataStream ->  ConnectedStream,连接两个保持他们类型的数据流,两个数据流被Connect之后,只是被放在了同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式 不发生任何变化,两个流相互独立. import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Connect { def main(args: Array[String]): Unit = { val env = StreamExec…