代码实现 // rdd转化为df[kv格式]val df = sqlContext.createDataFrame(check_data_type, structType) .select("cons_no", "org_no").distinct // 去重 .rdd .map(row => (row.getAs[String]("cons_no"), row.getAs[String]("org_no"))) .co…

Suppose I have a df which has columns of 'ID', 'col_1', 'col_2'. And I define a function : f = lambda x, y : my_function_expression. Now I want to apply the f to df's two columns 'col_1', 'col_2' to element-wise calculate a new column 'col_3' , somew…

原博文出自于: http://blog.csdn.net/lw_ghy/article/details/51480358 感谢! 一.从csv文件创建DataFrame 本文将介绍如何从csv文件创建DataFrame.如何做? 从csv文件创建DataFrame主要包括以下几步骤: 1.在build.sbt文件里面添加spark-csv支持库: 2.创建SparkConf对象,其中包括Spark运行所有的环境信息: 3.创建SparkContext对象,它是进入Spark的核心切入点,然后我们…

当我们在使用spark1.6的时候,当我们创建SQLContext读取一个文件之后,返回DataFrame类型的变量可以直接.map操作,不会报错.但是升级之后会包一个错误,如下: 报错:No implicits found for parameter evidence$6: Encoder[Unit] 主要的错误原因为: ******error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int,…

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 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dat…

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…

与RDD类似,DStream也提供了自己的一系列操作方法,这些操作可以分成四类: Transformations 普通的转换操作 Window Operations 窗口转换操作 Join Operations 合并操作 Output Operations 输出操作 2.2.3.1 普通的转换操作 普通的转换操作如下表所示: 转换 描述 map(func) 源 DStream的每个元素通过函数func返回一个新的DStream. flatMap(func) 类似与map操作,不同的是每个输入元素…

前几天接到一个需求,我们的客户需要对手机网络接入点进行可用性测试,简单点说就是需要实现Android上的APN配置的添加,APN切换网络模式4G/3G/2G切换,我要调研下写个demo. 因为是要实现自动化测试,而且得合并到现有的拨测系统(C#项目)成为其中的一个模块,就需要用C#来驱动Android测试.交互方式上首先想到的是撸个代码放Android上,定时从服务端获取任务命令然后执行,嗯,OWIN实现个webapi进行数据交互分分钟的事情,貌似可行. 不过又想到,我们测试万一网络切换坏了,就…

一.模拟生成数据 package com.bw.test; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.UUID; import com.bw.util.DateUtils; import com.bw.util.StringUtils; import org.apache.spark.api.java.J…

原文链接:使用Spark读写CSV格式文件 CSV格式的文件也称为逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号.在本文中的CSV格式的数据就不是简单的逗号分割的),其文件以纯文本形式存表格数据(数字和文本).CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列. 本篇文章将介绍如何使用Spark 1.3+的外部…