本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/problem_spark_reading_hdfs_serializable Spark提供了HDFS上一般的文件文件读取接口 sc.textFile(),但在某些情况下HDFS中需要存储自定义格式的文件,需要更加灵活的读取方式. 使用KeyValueTextInputFormat Hadoop的MapReduce框架下提供了一些InputFormat的实现,其

原文链接:在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API 在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速度很快(通常比

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D

1 涉及到的API BaseRelation: In a simple way, we can say it represents the collection of tuples with known schema TableScan: provides a way to scan the data and generates the RDD[Row] from the data RelationProvider: takes a list of parameters and returns

自定义一个Receiver class SocketTextStreamReceiver(host: String, port: Int( extends NetworkReceiver[String] { protected lazy val blocksGenerator: BlockGenerator = new BlockGenerator(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER_2) protected def onStart() = { blocksGenerato

package com.fuge.bigdata.datahub.analysis import java.io.{DataInput, DataOutput} import com.fuge.bigdata.tools.common.utils.SparkUtils import org.apache.hadoop.io.{NullWritable, WritableComparable} import org.apache.spark.SparkContext /** * Created b

一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach

通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器. 官方案例可参考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例. package com.shuai7boy.myscalacode import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.util.Acc

1. 自定义累加器 自定义累加器需要继承AccumulatorParam,实现addInPlace和zero方法. 例1:实现Long类型的累加器 object LongAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Long]{ override def addInPlace(r1: Long, r2: Long) = { println(s"$r1\t$r2") r1 + r2 } override def zero(initialValue:

一 背景 Spark社区为Spark Streaming提供了很多数据源接口,但是有些比较偏的数据源没有覆盖,由于公司技术栈选择,用了阿里云的MQ服务ONS,要做实时需求,要自己编写Receiver 二 技术实现 1.官网的例子已经比较详细,但是进入实践还需要慢慢调试,官方文档. 2.实现代码,由三部分组成,receiver,inputstream,util 3.receiver代码 import java.io.Serializable import java.util.Properties

常用的格式设置: #如果为真(true),分析格式化过的文件中最常见的&和*的对齐方式.然后指针对齐仅作为回退 DerivePointerAlignment: false #缩进宽度 IndentWidth: 4 #@[]里面两边空格,原true SpacesInContainerLiterals: false #OC中,在@property之后添加空格, 例如:使用 \@property (readonly) 而不是 \@property(readonly). ObjCSpaceAfterPr

声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速

为字符串创建format方法,用于字符串格式化  {# 前端没有字符串占位符%s的替代方法,以下是自定义字符串替换的方法,以后前端拓展方法都可以使用下面的形式 #} String.prototype.Format = function (arg) { /* this,当前字符串 arg为参数,Format自定义的函数名 return,返回结果,格式化之后获取的新内容 */ var temp = this.replace(/\{(\w+)\}/g,function (k,kk) { /* repl

压缩过的大数据Spark蘑菇云行动前置课程视频百度云分享链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1cFqjQu SCALA专辑 Scala深入浅出经典视频 链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Gh3Xb 密码:25jc DT大数据梦工厂大数据spark蘑菇云Scala语言全集(持续更新中) http://www.tudou.com/plcover/rd3LTMjBpZA/ 1 Spark视频王家林第1课:大数据时代的“黄金”语言Scala 2 Spark视

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什么时候需要 shuffle writer 假如我们有个 spark job 依赖关系如下 我们抽象出来其中的rdd和依赖关系: E <-------n------,                    C <--n---D---n-----F--s---,                            A <-------s------ B <--n----`-- G 对应的划分后的RDD结构为: 最终我们得到了整个执行过程: 中间就涉及到shuffle 过程,前一个s

Spark core面试篇03 1.Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处? 1) 如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准,那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准 2) 速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况 会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况 下,使用parquet很多时候可以成功运行 3) parquet的压缩技术非常稳定出

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by zhen on 2018/11/26. */ object AverageUserDefinedAggr

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

在 Angular 应用中,我们有两种方式来实现表单绑定--"模板驱动表单"与"响应式表单".这两种方式通常能够很好的处理大部分的情况,但是对于一些特殊的表单控件,例如input[type=datetime].input[type=file],我们需要重写默认的表单绑定方式,让我们绑定的变量不再仅仅只是一个字符串,而是一个 Date 或者 File 对象.为了达成这一目的,我们需要自定义表单控件的 ControlValueAccessor. ControlValue