SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf .setAppName("Internal_Func") .setMaster("local"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext); List<S

前因 项目中有查询MongoDB单表统计相关功能,涉及到MongoDB数据聚合相关操作,其中在多字段分组去重计数相关操作API上资料较少,spring-data-mongodb相关的API介绍也不够直给 需求 没有需求的编码都是耍流氓,需求有二 查询XX勋章的ID查询所有勋章任务的数量 查询XX勋章下每个用户ID对应的任务数 实现 Mysql 这样的需求在mysql中非常只是非常简单的两句查询 select count(1) as count , medalId from XXTask grou

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

转自:http://blog.csdn.net/minCrazy/article/details/40791795 多线程间计数操作.共享状态或者统计相关时间次数,这些都需要在多线程之间共享变量和修改变量,如此就需要在多线程间对该变量进行互斥操作和访问. 通常遇到多线程互斥的问题,首先想到的就是加锁lock,通过加互斥锁来进行线程间互斥,但是最近有看一些开源的项目,看到有一些同步读和操作的原子操作函数--__sync_fetch_and_add系列的命令,然后自己去网上查找一番,找到一篇博文有介

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

RDD操作分为转换操作和行动操作. 对于RDD而言,每一次的转化操作都会产生不同的RDD,供一个操作使用. 我们每次转换得到的RDD是惰性求值的 也就是说,整个转换过程并不是会真正的去计算,而是只记录了转换的轨迹. 当遇到行动操作的时候,才会发生真正的计算,从DAG图的源头开始进行“从头到尾”的计算. 常见的操作 操作类型 函数名 作用 转化操作 map() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,返回值是新的RDD flatMap() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,将元素数据进行拆分

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

提出问题 1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据? 2. shuffle读过程是否有溢出操作?是如何处理的? 3. shuffle读过程是否可以排序.聚合?是如何做的? ...... 概述 在 spark shuffle的写操作之准备工作 中的 ResultTask 和 ShuffleMapTask 看到了,rdd读取数据是调用了其 iterator 方法. 计算或者读取RDD org.apache.spark.rdd.R

Spark作为一个基于内存的大数据计算框架,可以和hadoop生态的资源调度器和分布式文件存储系统无缝融合.Spark可以直接操作存储在HDFS上面的数据: 通过Hadoop方式操作已经存在的文件目录 val path = new org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://xxx"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get( new java.net.URI("hdfs://x", n

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

-- 筛选 val rdd = sc.parallelize(List("ABC","BCD","DEF")) val filtered = rdd.filter(_.contains("C")) filtered.collect() Result: Array[String] = Array(ABC, BCD) -- 相乘 val rdd,,,,)) val times2 ) times2.collect() Result:

1 导引 我们在博客<Hadoop: 单词计数(Word Count)的MapReduce实现 >中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数,现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能. 2. Spark的MapReudce原理 Spark框架也是MapReduce-like模型,采用"分治-聚合"策略来对数据分布进行分布并行处理.不过该框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下两个特点: 对大数据处理框架的输入/输出,中间数据进行建模,将这些数据

Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个

0. 说明 DataSet 介绍 && Spark SQL 访问 JSON 文件 && Spark SQL 访问 Parquet 文件 && Spark SQL 访问 JDBC 数据库 && Spark SQL 作为分布式查询引擎 1. DataSet 介绍 强类型集合,可以转换成并行计算. Dataset 上可以执行的操作分为 Transfermation 和 Action ,类似于 RDD. Transfermation 生成新的 Dat

前言 Spark的rdd之间的关系需要通过一些特定的操作来实现, 操作比较多也,特别是一堆JOIN也挺容易让人产生混乱的. 因此做了下小结梳理一下. 准备数据 var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","a1"),("C","c1"),("D","d1"),("F","f1"),("F","f2

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致能够分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不正确Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表仅仅对( V1. 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源代码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through

pfadd 用法和sadd一样 pfcount 用法和scard一样 127.0.0.1:6379> get lan (nil) 127.0.0.1:6379> pfadd lan js (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 1 127.0.0.1:6379> pfcount lan (integer) 2 127.0.0.1:6379> pfadd lan php (integer) 0 127.0.0.1:

并行化scala集合(Parallelize) //加载数据1~10 val num=sc.parallelize(1 to 10) //每个数据项乘以2,注意 _*2记为一个函数(fun) val doublenum = num.map(_*2) //内存缓存数据 doublenum.cache() //过滤数据,每个数据项 % 3 为0的数据为结果集: val threenum = doublenum.filter(_ % 3 == 0) //释放缓存 threenum.unpersist(

处理数据类型为Value型的Transformation算子能够依据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为下面几种类型: 1)输入分区与输出分区一对一型 2)输入分区与输出分区多对一型 3)输入分区与输出分区多对多型 4)输出分区为输入分区子集型 5)另一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型:Cache型. Cache算子对RDD分区进行缓存 输入分区与输出分区一对一型 (1)map 将原来RDD的每一个数据项通过map中的用户自己定义函数f映射转变为一个新的元素. 源代码中的map算子相