一.打印RDD内容 https://blog.csdn.net/wengyupeng/article/details/52808503 1.方法 2种方式: 1 rdd.collect().foreach {println} 2 rdd.take(10).foreach { println } //take(10) 取前10个 2.例子 val logData = sparkcontext.textFile(logFile, 2).cache() logData.collect().foreac

1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作(例1):对每个的的年龄加2 object MapValues { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("map") val sc = new SparkContext(conf) val list = List(("mobin",22),

摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:         Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住       了数据集的逻辑操作         Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算 本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:   

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> RDD转化成DataFrame:通过StructType指定schema package com.zy.sparksql import org.apac

调试别人的存储过程,然后报错了 将 varchar 值 'ACCE5057EC423F7C' 转换成数据类型 int 时失败 这让我一通找.找了一个多小时. 通过这个错可以知道,错误肯定是在联表 字段.UNION 之间.如果有其他情况会补充. UNION  All  两个表.如果表字段类型不同,sql默认会强转. 例子来了~~~~ 博客园这个渣,不能插入代码了. 图片居然也不能搞了~ pasting  SELECT * FROM [dbo].[t_U1]  SELECT * FROM [dbo]

接口返回值结果转换成JSON,具体的方法如下: public static String GetJsonValue(String result,int index,String key){ int indexloc,indexkey; String newstr; indexloc=result.indexOf("["); indexkey=result.indexOf(key); //判断Data域的内容 if (( indexloc>indexkey || indexloc=

import csv import pandas as pd ###csv.reader用法 ''' f=open(r"C:\Users\admin\pycdtest\wanyue\yueeceshi.csv") readeriter=csv.reader(f) for line in readeriter: print(line) ''' lines=list(csv.reader(open(r"C:\Users\admin\pycdtest\wanyue\yueecesh

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/7/13 11:10 # @Author : baoshan # @Site : # @File : pandans_pymongo.py # @Software: PyCharm Community Edition import pymongo import pandas as pd def _connect_mongo(host, port, username, pass

一:准备数据源     在项目下新建一个student.txt文件,里面的内容为: ,zhangsan, ,lisi, ,wanger, ,fangliu, 二:实现 Java版: 1.首先新建一个student的Bean对象,实现序列化和toString()方法,具体代码如下: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable {

把int类型的值修改为varchar类型的值

最近做oracle和sqlserver数据库兼容,感觉sqlserver真心没oracle好用,存储过程竟然只能返回int类型,疯了 疯了 存储过程的output及return的区别 sql取整 ceiling() RETURN从查询或过程中无条件退出.RETURN 即时且完全,可在任何时候用于从过程.批处理或语句块中退出.不执行位于 RETURN 之后的语句.返回的整型值.存储过程可以给调用过程或应用程序返回整型值 除非特别指明,所有系统存储过程返回 0 值表示成功,返回非零值则表示失败. 当

描述: 有配置文件address_relation.properties,记录地址关系,有如下数据:ZSSS=ZS%,ZSPD, 封装到Map代码如下: public static void main(String[] args) { propertityUtil properies = propertityUtil .getInstance("address_relation.properties"); Properties prop = properies.getProp(); f

. LabelEncode(),标签值编码用在将一些类别型的列进行编码,方便用于训练

1)前端post数据过来,key和val键值对会有很多,这个时候往后端进行插值的时候,最好将这些键值对转换成对象进行处理. 使用common-beanutils 来将前端传递过来的map直接转换成对象. 依赖jar包: 前端代码的name属性要和后端bean对象属性一致! <h1>测试POST</h1> <form action="/bean" method="post"> <input type="text&qu

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而

本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

YbSoftwareFactory 各种插件的基础类库中又新增了两个方便易用的功能:动态属性扩展与键值生成器,本章将分别介绍这两个非常方便的组件. 一.动态属性扩展 在实际的开发过程中,你肯定会遇到数据库字段不够用的情况,临时增加一个字段有时是很麻烦的一件事.例如需要修改 SQL 语句.视图.存储过程等等,即使你使用的是 ORM 组件,也需要增加和配置映射,每次修改完成后还需反复进行测试,非常的不方便,如果软件已经为客户部署好了的话,嘿嘿,不用说,肯定更让你头疼:而客户临时要添加新的字段的情况却

Show 一下最新的动态属性扩展功能与键值生成器功能 YbSoftwareFactory 各种插件的基础类库中又新增了两个方便易用的功能:动态属性扩展与键值生成器,本章将分别介绍这两个非常方便的组件. 一.动态属性扩展 在实际的开发过程中,你肯定会遇到数据库字段不够用的情况,临时增加一个字段有时是很麻烦的一件事.例如需要修改 SQL 语句.视图.存储过程等等,即使你使用的是 ORM 组件,也需要增加和配置映射,每次修改完成后还需反复进行测试,非常的不方便,如果软件已经为客户部署好了的话,嘿嘿,不

目录 1 array_reduce函数法 2 array_walk_recursive函数法 3 array_map函数法 假设有下面一个二维数组: $user = array( '0' => array('id' => 100, 'username' => 'a1'), '1' => array('id' => 101, 'username' => 'a2'), '2' => array('id' => 102, 'username' => 'a3'

官方提供了2种方法 1.利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema.这种方法会简化代码并且在你已经知道schema的时候非常适用. 先创建一个bean类 case class Person(name: String, age: Int) 然后将Rdd转换成DataFrame val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p =