scala集合转化为DS/DF case class TestPerson(name: String, age: Long, salary: Double) val tom = TestPerson(,35.5) val sam = TestPerson(,40.5) val PersonList = mutable.MutableList[TestPerson]() PersonList += tom PersonList += sam val personDS = PersonList.to

intersect except是spark提供的集合差集运算, 但是要求参与运算的两个dataframe,有相同的data Schema. 如果我想从 集合1(attribute1, attribute2, attribute3)求 attribute2 出现在另一个集合2(attribute2, attribute4, attribute5)里的所有行 则intersect 完全无效, 我刚接触spark没多久, 只好就绕了一下路. 实践如下. multiple_orders$forJoin

Spark SQL内置函数官网API:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions%24 平常在使用mysql的时候,我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数,如数值函数:求绝对值abs().平方根sqrt()等,还有其它的字符函数.日期函数.聚合函数等等.使我们利用这些内置函数能够快速实现我们的业务逻辑.在SparkSQL里其实也为我们提供了近

数据抽象 sparkSQL 的数据抽象是 DataFrame,df 相当于表格,它的每一行是一条信息,形成了一个 Row Row 它是 sparkSQL 的一个抽象,用于表示一行数据,从表现形式上看,相当于一个 tuple 或者 表中的一行: from pyspark.sql import Row ##### 创建 Row #### method 1 row = Row(name="Alice", age=11) print row # Row(age=11, name='Alice'

昨天写完R脚本 没测试就发到博客里, 结果实际运行发现很慢,运行时间在2小时以上, 查看spark控制台, 大量时间消耗在count上, 产生的stage多大70多个 . 分析原因. 1  select *可以优化,  2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里 这两个优化, 最终目的都是为了减少I/O操作.  hive数据到spark cache的数据量可以减少. 而且可能hive对join操作也有特别的优化. 这两个优化带来的坏处也是显而易见的, 代码可读性下降,

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R

DataSet:面向对象的,从JVM进行构建,或从其它格式进行转化 DataFrame:面向SQL查询,从多种数据源进行构建,或从其它格式进行转化 RDD DataSet DataFrame互转 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame va

/** * Equality test. * {{{ * // Scala: * df.filter( df("colA") === df("colB") ) * * // Java * import static org.apache.spark.sql.functions.*; * df.filter( col("colA").equalTo(col("colB")) ); * }}} * * @group expr_op

转载自:https://www.jianshu.com/p/e4c90dc08935 1.需求背景 通过Spark将关系型数据库(以Oracle为例)的表同步的Hive表,要求用Spark建表,有字段注释的也要加上注释.Spark建表,有两种方法: 用Spark Sql,在程序里组建表语句,然后用Spark.sql("建表语句")建表,这种方法麻烦的地方在于你要读取Oracle表的详细的表结构信息,且要进行Oracle和Hive的字段类型进行一一对应 用DataFrame 的saveA

数据库也是 spark 数据源创建 df 的一种方式,因为比较重要,所以单独算一节. 本文以 postgres 为例 安装 JDBC 首先需要 安装 postgres 的客户端驱动,即 JDBC 驱动,这是官方下载地址,JDBC,根据数据库版本下载对应的驱动 上传至 spark 目录下的 jars 目录 并设置环境变量 export SPARK_CLASSPATH = /usr/lib/spark/jars 编程模板 如何操作数据库,不同的版本方法不同,网上的教程五花八门,往往尝试不成功. 其实

PySpark Usage Guide for Pandas with Apache Arrow(使用Apache Arrow的Pandas PySpark使用指南) Apache Arrow in Spark Ensure PyArrow Installed Enabling for Conversion to/from Pandas Pandas UDFs (a.k.a. Vectorized UDFs) Scalar Grouped Map Grouped Aggregate Usage

0. 概述 本文档面向需要使用MaxCompute Spark进行开发的用户使用.本指南主要适用于具备有Spark开发经验的开发人员. MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务,它在统一的计算资源和数据集权限体系之上,提供Spark计算框架,支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业,以满足更丰富的数据处理分析场景. 本文将重点介绍MaxCompute Spark能够支撑的应用场景,同时说明开发的依赖条件和环境准备,重点对Spark作业开发

本文主要介绍spark sql读写es.structured streaming写入es以及一些参数的配置 ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址). 以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch

Spark TempView和GlobalTempView的区别 TempView和GlobalTempView在spark的Dataframe中经常使用,两者的区别和应用场景有什么不同. 我们以下面的例子比较下两者的不同. from pyspark.sql import SparkSession import numpy as np import pandas as pd spark = SparkSession.builder.getOrCreate() d = np.random.rand

来自官网DataFrames.DataSets.SQL,即sparkSQL模块. 通过dataframe接口,sparkSQL支持多种数据源的操作.可以把dataframe注册为临时视图,也可以通过关系转换. 1)默认格式是parquet,这是一种columnar(柱状的,按列的)的格式,按列存储(如Hadoop中). parquet载入后就是dataframe格式,而dataframe可以直接写出到parquet文件. df = spark.read.load("examples/src/ma

spark 读取Phoenix hbase table表到 DataFrame的方式 Demo1: 方式一:spark read读取各数据库的通用方式 方式二:spark.load 方式三:phoenixTableAsDataFrame(需要指定列名,留空就可以不指定列名) 方式四:phoenixTableAsRDD (需要指定列名,留空就可以不指定列名) Demo2: 方式一: 方式二: Demo3: Demo4:(点个赞) 4.1在phoenix中建表 4.2启动spark-shelll 4

1.连接mysql --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中,SET GLOBAL binlog_format=mixed; 2.Spark中 使用Hive的udf 同样使用-jars 才行 3.Spark jupyter使用 https://www.jb51.net/article/163641.htm https://my.oschina.net/albert2011/blog/754174 使用jupyter-not

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

import os import sys spark_name = os.environ.get('SPARK_HOME',None) if not spark_name: raise ValueErrorError('spark环境没有配置好') sys.path.insert(0,os.path.join(spark_name,'python')) sys.path.insert(0,os.path.join(spark_name,'python/lib/py4j-0.10.4-src.zi

目标 SparkSQL 是什么 SparkSQL 如何使用 Table of Contents 1. SparkSQL 是什么 1.1. SparkSQL 的出现契机 1.2. SparkSQL 的适用场景 2. SparkSQL 初体验 2.3. RDD 版本的 WordCount 2.2. 命令式 API 的入门案例 2.2. SQL 版本 WordCount 3. [扩展] Catalyst 优化器 3.1. RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2. Catalyst 4. D

在滴滴的两年一直在加班,人也变懒了,就很少再写博客了,最近在进行Carbondata和hive集成方面的工作,于是乎需要对Carbondata进行深入的研究. 于是新开一个系列,记录自己学习Carbondata的点点滴滴,希望对大家也有所帮助. 1.环境准备 当前版本是1.2.0-SNAPSHOT git clone https://github.com/apache/carbondata.git 先用IDEA打开carbondata的代码,点击上方的View -> Tool Windows -