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练习之action操作开发 一.reduce 1.1 Java 1.2 Scala 二.collect 2.1 Java 2.2 Scala 三.count 3.1 Java 3.2 Scala 四.take 4.1 Java 4.2 Scala 五.saveAsTextFile 5.1 Java 六.countByKey 6.1 Java 6.2 Scala 七.foreach 八.main函数 8.1 Java 8.2 Scala 一.reduce 1.1 Java private

一.Transformation map(func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过函数处理后的新元素组成 filter(func) 返回一个新的数据集,经过fun函数处理后返回值为true的原元素组成 flatMap(func) 类似于map,但每个输入元素会被映射为0个或多个输出元素 mapPartitions(func)  类似于map,对RDD的每个分区起作用 intersection(otherDataset) 求两个RDD的交集 distinct([numTasks])

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:   

不多说,直接上干货! Pair RDD的action操作 所有基础RDD 支持的行动操作也都在pair RDD 上可用

不多说,直接上干货! action操作  

根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 val b = a.map(func) 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元素上并生成新

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

1.reduce: 2.collect: 3.count: 4.take: 5.saveAsTextFile: 6.countByKey: 7.foreach: package sparkcore.java; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPai

[spark API 函数讲解 详细 ]https://www.iteblog.com/archives/1399#reduceByKey [重要API接口,全面 ] http://spark.apache.org/docs/1.1.1/api/python/pyspark.rdd.RDD-class.html ******** [广播变量] http://www.csdn.net/article/1970-01-01/2824552 调用广播变量通过:a.value,广播变量可以用在定义的函数

Spark Streaming中的操作函数讲解 根据根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元

本文记录了学习使用Spark Streaming通过JDBC操作数据库的过程,源数据从Kafka中读取. Kafka从0.10版本提供了一种新的消费者API,和0.8不同,因此Spark Streaming也提供了两种API与之对应,其中spark-streaming-kafka-0-8支持Kafka 0.8.2.1以后的Broker:spark-streaming-kafka-0-10支持0.10.0以上Broker,处于实验阶段.两者的对比如下表所示. |spark-streaming-ka

一.安装spark spark SQL是spark的一个功能模块,所以我们事先要安装配置spark,参考: https://www.cnblogs.com/lay2017/p/10006935.html 二.数据准备 演示操作将从一个类似json文件里面读取数据作为数据源,并初始化为dataframe,我们准备一个user.json文件 在/usr/local/hadoop/spark目录(可以自定义目录)下新建一个user.json文件内容如下: {"id" : "1201

简介 区块链上的所有操作都是通过交易(Transaction)上链的,无论你是转账交易还是发起的智能合约的调用,而EOS和传统区块链不同的是EOS在一个交易里可以发起多个行为(Action),这使得EOS的操作可以支持更原子化的事务控制,也同时为上链增加了便捷性和可操作性.而今天我们就要学习下EOS中的交易的结构和交易的操作. EOS基础全家桶(十)交易Action操作 简介 交易结构 发起交易的流程 action打包数据 获取区块信息 签名 广播 发起转账交易 调用合约Action 交易结构

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa

Spark练习之Transformation操作开发 一.map:将集合中的每个元素乘以2 1.1 Java 1.2 Scala 二.filter:过滤出集合中的偶数 2.1 Java 2.2 Scala 三.flatMap:将行拆分为单词 3.1 Java 3.2 Scala 四.groupByKey:将每个班级的成绩进行分组 4.1 Java 2.2 Scala 五.reduceByKey:统计每个班级的总分 5.1 Java 5.2 Scala 六.sortByKey:将学生分数进行排序

这两天一直在写spark程序,遇到了一个奇怪的问题. 问题简单描述如下,有两个RDD,设为rdd_a,rdd_b,当将这两个rdd合并的时候,spark会在运行中卡死. 解决方式也是奇葩. 只要在合并这两个rdd之前,分别执行rdd_a.count(),rdd_b.count(),程序就又能够愉快的走下去了. 也就是说如果在转换操作的时候程序运行卡死,请尝试在转换操作之前,先对RDD进行行动操作. 参考: stackOverFlow

这篇文章想从spark当初设计时为何提出RDD概念,相对于hadoop,RDD真的能给spark带来何等优势.之前本想开篇是想总体介绍spark,以及环境搭建过程,但个人感觉RDD更为重要 铺垫 在hadoop中一个独立的计算,例如在一个迭代过程中,除可复制的文件系统(HDFS)外没有提供其他存储的概念,这就导致在网络上进行数据复制而增加了大量的消耗,而对于两个的MapReduce作业之间数据共享只有一个办法,就是将其写到一个稳定的外部存储系统,如分布式文件系统.这会引入数据备份.磁盘I/O以及

前言 在前三篇文章中,spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的构建和Stage的划分,spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任务的提交,以及spark 源码分析之二十一 -- Task的执行细节剖析了Task执行的整个流程.在第三篇文章中侧重剖析了Task的整个执行的流程是如何的,对于Task本身是如何执行的 ResultTask 和 ShuffleMapTask两部分并没有做过多详细的剖析.本篇文章我们针对Task执行的

spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 val tblName = "hive_table" def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:hive2://192.168.xx.xxx:10000" import ja

当鼠标移动到图片文件夹的时候,将有一些button显示 当鼠标移开这个文件夹,那些button隐藏了起来 display属性的变化 1.可以使用Js改变属性来操作 暂未验证,待时间. 2.可以使用Action来操作 // 打开Folder操作 var openFolderTableElement = driver.FindElement( By.CssSelector("table[data-name='图片']")); var mouseOverAction = new OpenQA