代码场景:

1)设定的几种数据场景,遍历所有场景:依次统计满足每种场景条件下的数据,并把统计结果存入hive;

2)已有代码如下:

    case class IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(oid: Int, minHeight: Int, maxHeight: Int, minGridIDCount: Int, maxGridIDCount: Int, heightType: Int) extends Serializable

    //  实例化建筑物区间段:按照栅格的个数(面积)、楼的高度(商场等场景)来划分场景
val buildingHeightLegends = List(
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(1, 1, 30, 1, 21, BuildingCalibrateHeightType.HeightType1.toString.toInt),
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(2, 1, 30, 21, 45, BuildingCalibrateHeightType.HeightType2.toString.toInt),
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(3, 1, 30, 45, 100, BuildingCalibrateHeightType.HeightType3.toString.toInt),
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(4, 30, 50, 1, 21, BuildingCalibrateHeightType.HeightType4.toString.toInt),
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(5, 30, 50, 21, 45, BuildingCalibrateHeightType.HeightType5.toString.toInt),
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(6, 30, 50, 45, 100, BuildingCalibrateHeightType.HeightType6.toString.toInt),
IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(7, 50, 5000, 1, 100, BuildingCalibrateHeightType.HeightType7.toString.toInt)
) spark.sparkContext.parallelize(buildingHeightLegends).collect().foreach(buildingHeightLegend => {
generateSampleBySenceType(spark, p_city, p_hour_start, p_hour_end, p_fpb_day, p_day_sample, linkLossCalibrateParameter, buildingHeightLegend)
})

备注:

在generateSampleBySenceType()函数内部包含有:

spark.sql(s"""
|xxx
|where t10.heihgt>=${buildingHieghtLegend.MinHeight} and t10.height<${buildingHieghtLegend.MaxHeight}
|and t10.gridcount<=${buildingHieghtLegend.MinGridIDCount} and t10.gridcount>${buildingHieghtLegend.MaxGridIDCount}
|""".stripMargin)

如果把代码修改:

    val buildingHeightLegends_df = spark.sqlContext.createDataFrame(buildingHeightLegends)
buildingHeightLegends_df.createOrReplaceTempView("temp_buildingheightlegends") sql(s"""|select * from temp_buildingheightlegends""".stripMargin).repartition(buildingHeightLegends.length).foreachPartition(rows => {
for (row <- rows) {
val buildingHeightLegend = new IndoorOTTCalibrateBuildingVecotrLegend(
row.getAs[Int]("oid"),
row.getAs[Int]("minheight"),
row.getAs[Int]("maxheight"),
row.getAs[Int]("mingrididcount"),
row.getAs[Int]("maxgrididcount"),
row.getAs[Int]("heighttype"))
generateSampleBySenceType(spark, p_city, p_hour_start, p_hour_end, p_fpb_day, p_day_sample, linkLossCalibrateParameter, buildingHeightLegend)
}
})

则会提示:generateSampleBySenceType()内部sql代码位置抛出SparkSession为NULL的异常。

修改方案:

把buildingHeightLegends注册为临时表temp_buildingHeightLegends,去掉外层的foreach,之后在generateSampleBySenceType()内部把temp_buildingHeightLegends与其他结果集合进行cross join:

测试代码如下:

-- 场景表
CREATE TABLE [dbo].[test_senceitems](
[sencetype] [int] NULL,
[minheight] [int] NULL,
[maxheight] [int] NULL,
[mingridcount] [int] NULL,
[maxgridcount] [int] NULL
)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (1, 1, 30, 1, 21)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (2, 1, 30, 21, 45)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (3, 1, 30, 45, 100)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (4, 30, 50, 1, 21)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (5, 30, 50, 21, 45)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (6, 30, 50, 45, 100)
INSERT [dbo].[test_senceitems] ([sencetype], [minheight], [maxheight], [mingridcount], [maxgridcount]) VALUES (7, 50, 5000, 1, 100) -- 业务过滤统计表
CREATE TABLE [dbo].[test_grid](
[gridid] [nvarchar](50) NULL,
[height] [int] NULL,
[gridcount] [int] NULL
) INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g1', 8, 23)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g2', 3, 87)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g3', 4, 34)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g4', 30, 54)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g5', 32, 32)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g6', 32, 20)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g7', 120, 34)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g8', 89, 54)
INSERT [dbo].[test_grid] ([gridid], [height], [gridcount]) VALUES (N'g9', 9, 16)

替换generateSampleBySenceType()内部sql(s"""|""".stripMargin)代码类似如下:

select t10.*,t11.*
from test_grid t10
cross join test_senceitems t11
where t10.height>=t11.minheight and t10.height<t11.maxheight
and t10.gridcount>=t11.mingridcount and t10.gridcount<t11.maxgridcount

Spark:如何替换sc.parallelize(List(item1,item2)).collect().foreach(row=>{})为并行?的更多相关文章

  1. 单表千亿电信大数据场景,使用Spark+CarbonData替换Impala案例

    [背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据 ...

  2. arrayObj.splice(start, deleteCount, [item1[, item2[, . . . [,itemN]]]])

    测试方法 function test(){ var arr = [0,1,2,3]; arr.splice(1,1,'a');//case console.dir(arr); } case1: arr ...

  3. Spark(二)【sc.textfile的分区策略源码分析】

    sparkcontext.textFile()返回的是HadoopRDD! 关于HadoopRDD的官方介绍,使用的是旧版的hadoop api ctrl+F12搜索 HadoopRDD的getPar ...

  4. Spark算子--first、count、reduce、collect、lookup

    转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/4b8582c8dde1529abb11e4ccc8296171.html first.count.reduce ...

  5. Spark学习之路(四)—— RDD常用算子详解

    一.Transformation spark常用的Transformation算子如下表: Transformation算子 Meaning(含义) map(func) 对原RDD中每个元素运用 fu ...

  6. Spark 系列(四)—— RDD常用算子详解

    一.Transformation spark 常用的 Transformation 算子如下表: Transformation 算子 Meaning(含义) map(func) 对原 RDD 中每个元 ...

  7. 【spark】常用转换操作:sortByKey()和sortBy()

    1.sortByKey() 功能: 返回一个根据键排序的RDD 示例 val list = List(("a",3),("b",2),("c" ...

  8. Spark_Transformation和Action算子

    Transformation 和 Action 常用算子 ​ 一.Transformation        1.1 map        1.2 filter        1.3 flatMap  ...

  9. 入门大数据---Spark_Transformation和Action算子

    一.Transformation spark 常用的 Transformation 算子如下表: Transformation 算子 Meaning(含义) map(func) 对原 RDD 中每个元 ...

随机推荐

  1. python作业01

    1.编译型语言在应用源执行前,需要先通过编译将程序源代码翻译为可被硬件平台直接运维的二进制机器码,编译好的二进制执行文件仅能在对应平台运行.因此不依赖解释器,执行效率高,跨平台性差.常见的编译型语言: ...

  2. Java多线程JUC

    1. volatile 关键字 多线程访问的时候,一个比较严重的问题就是内存不可见,其实在内存访问的时候每一个线程都有一个自己的缓冲区,每次在做修改的时候都是从主存取到数据,然后放到自己的缓冲区中,在 ...

  3. python入门(Python和Pycharm安装)

      Python简介 Python是一种计算机程序设计语言,它结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言,非常简单易用.Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他 ...

  4. java————面向对象概念

    面向对象 OO:面向对象 OOP:面向对象编程 OOA:面向对象分析 OOD:面向对象设计 面向对象的特征 继承,封装,多态 什么是对象? 对象是存在的具体实体,具有明确定义的特征和行为. 万物皆对象 ...

  5. hibernate框架学习笔记8:一对多关系案例

    两个实体类:客户与联系人,一个客户可以有多个联系人 客户类: package domain; import java.util.HashSet; import java.util.Set; //客户实 ...

  6. machine learning 之 多元线性回归

    整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录: 多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient desc ...

  7. 从0开始的LeetCode生活—9. Palindrome Number(回文数)

    题目大意: 判断输入的数字是不是回文数.所谓回文数就是正反读都一样的数字,比如说11,121,1221这样子的数字.负数不会是回文数. 解题思路: 思路一:如果这个数是负数,则返回false,否则用一 ...

  8. DOM相关知识

    一.查找元素 间接查找 parentNode // 父节点 childNodes // 所有子节点 firstChild // 第一个子节点 lastChild // 最后一个子节点 nextSibl ...

  9. easyUI combobox 添加空白项

    今天测试反馈了一个问题,希望可以在下拉框下面加一个空白的选项(下拉框用的是combobox方法). 开始分析这个问题: 首先,这个数据都是后台读出来的,那么我在后台直接添加可以么,答案是可以的,如果没 ...

  10. vue的简单tab

    <!DOCTYPE html><html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" ...