What’s New, What’s Changed and How to get Started. Are you ready for Apache Spark 2.0? If you are just getting started with Apache Spark, the 2.0 release is the one to start with as the APIs have just gone through a major overhaul to improve ease-of-…

方案一:使用reduceByKey 数据word.txt 张三 李四 王五 李四 王五 李四 王五 李四 王五 王五 李四 李四 李四 李四 李四 代码: import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.…

不多说,直接上干货! 不带Hive支持 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.</artifactId> <version></version> </dependency> 带Hive支持(推荐使用) <dependency> <groupId>org.apache.spark&l…

SparkSession是一个比较重要的类,它的功能的实现,肯定包含比较多的函数,这里介绍下它包含哪些函数. builder函数public static SparkSession.Builder builder()创建 SparkSession.Builder,初始化SparkSession. setActiveSession函数public static void setActiveSession(SparkSession session)当SparkSession.GetOrCreate(…

对API的解释: 1.1 transform l  map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func,然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集 l  filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func,然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD l  flatMap(func):和map差不多,但是flatMap生成的是多个结果 l  mapPartitions(func):和map很像,但是ma…

需求: 由于一个大文件,在spark中加载性能比较差.于是把一个大文件拆分为多个小文件后上传到hdfs,然而在spark2.2下如何加载某个目录下多个文件呢? public class SparkJob { public static void main(String[] args) { String filePath = args[0]; // initialize spark session String appName = "Streaming-MRO-Load-Multiple-CSV-…

package com.hand.study; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.jav…

不多说,直接上干货! Spark SQL支持的API SQL DataFrame(推荐方式,也能执行SQL) Dataset(还在发展) SQL SQL 支持basic SQL syntax/HiveQL 程序中使用SQL会返回DataFrame command-line和JDBC/ODBC中均可以使用…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Structure Stream访问方式 code examples import org.apache.spark.sql.streaming._ val df = spark.readStream.text("/home/testhdfs") val ps = df.writeStream.format("console").outputMode(OutputMode.Ap…

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). ChiSqSelector用于使用卡方检验来选择特征(降维).即来特征选择. 我这里,采取手动创建.(但是,这仅仅是为了初学者.我不建议,最好用maven) 完整代码 ChiSqSelector .scala package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection import org.apache.spa…

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). RFormula用于将数据中的字段通过R语言的Model Formulae转换成特征值,输出结果为一个特征向量和Double类型的label.关于R语言Model Formulae的介绍可参考:https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/formula.html 代码编…

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). VectorSlicer用于从原来的特征向量中切割一部分,形成新的特征向量,比如,原来的特征向量长度为10,我们希望切割其中的5~10作为新的特征向量,使用VectorSlicer可以快速实现. 理论,见 机器学习概念之特征选择(Feature selection)之VectorSlicer算法介绍 完整代码 VectorSlicer .…

不多说,直接上干货! SparkSQL数据源:从各种数据源创建DataFrame 因为 spark sql,dataframe,datasets 都是共用 spark sql 这个库的,三者共享同样的代码优化,生成以及执行流程,所以 sql,dataframe,datasets 的入口都是 sqlContext. 可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多: SparkSQL数据源:RDD val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQL…

不多说,直接上干货! Spark程序中使用SparkSQL 轻松读取数据并使用SQL 查询,同时还能把这一过程和普通的Python/Java/Scala 程序代码结合在一起. CLI---Spark SQL shell JDBC/ODBC 各种支持jdbc的软件.商业智能(BI)工具.平台…

不多说,直接上干货! SparkSQL的入口:SQLContext SQLContext是SparkSQL的入口 val sc: SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ //导?入各种sql操作的?口与各种隐式转换 SparkSQL的入口: HiveContext HiveContext是SQLContext的子类,提供了对Hive的支持. complete…

不多说,直接上干货! 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法. 参考 http://blog.csdn.net/legotime/article/details/51836026…

本課主題 DataSet 实战 DataSet 实战 SparkSession 是 SparkSQL 的入口,然后可以基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameReader,在 Spark 2.x 版本中已经没有 DataFrame 的 API,它变成了 DataSet[Row] 类型的数据. 创建 SparkSession val spark = SparkSession .builder() .master("local") .appName(…

Spark Java API 之 CountVectorizer 由于在Spark中文本处理与分析的一些机器学习算法的输入并不是文本数据,而是数值型向量.因此,需要进行转换.而将文本数据转换成数值型的向量有很多种方法,CountVectorizer是其中之一. A CountVectorizer converts a collection of text documents into a vector representing the word count of text documents.…

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark中所有功能的入口点是SparkSession,可以使用SparkSession.builder()创建.创建后应用程序就可以从现有RDD,Hive表或Spark数据源创建DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() va…

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession,可以使用 SparkSession.builder() 创建.创建后应用程序就可以从现有 RDD,Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCr…

spark 有三大引擎,spark core.sparkSQL.sparkStreaming, spark core 的关键抽象是 SparkContext.RDD: SparkSQL 的关键抽象是 SparkSession.DataFrame: sparkStreaming 的关键抽象是 StreamingContext.DStream SparkSession 是 spark2.0 引入的概念,主要用在 sparkSQL 中,当然也可以用在其他场合,他可以代替 SparkContext: S…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(External Datasets) 4.3 RDD操作(RDD Opera…

Spark .0以前版本: val sparkConf = new SparkConf().setAppName("soyo") val spark = new SparkContext(sparkConf) Spark .0以后版本:(上面的写法兼容) 直接用SparkSession: val spark = SparkSession .builder .appName("soyo") .getOrCreate() var tc = spark.sparkCont…

SparkSession - Spark SQL 的 入口 翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-SparkSession.html 概述 SparkSession 是 Spark SQL 的入口.使用 Dataset 或者 Datafram 编写 Spark SQL 应用的时候,第一个要创建的对象就是 SparkSession. Note:在 Spark 2.0 中, Sp…

本文参考 参考<Spark快速大数据分析>动物书中的第四章"键值对操作",由于pair RDD的一些特殊操作,没有和前面两篇的API归纳放在一起做示例 前面的几个api -- reduceByKey()函数.foldByKey()函数.groupByKey()函数.combineByKey()函数.mapValues()函数.flatMapValues()函数.keys()函数.values()函数和sortByKey函数是针对一个Pair RDD的操作 而后的几个api…

本文参考 在阅读了<Spark快速大数据分析>动物书后,大概了解到了spark常用的api,不过书中并没有给予所有api具体的示例,而且现在spark的最新版本已经上升到了2.4.5,动物书中的spark版本还停留在1.2.0,所以就有了这篇文章,在最新的2.4.5版本下测试常用的api 由于spark的惰性计算特性,RDD只有在第一次行动操作中被用到时才会真正进行计算,因此我打算将文章内容分为"转化操作API"和"行动操作API"两部分,同时因为pai…

Apache Spark 2.0: Faster, Easier, and Smarter http://blog.madhukaraphatak.com/categories/spark-two/ https://amplab.cs.berkeley.edu/technical-preview-of-apache-spark-2-0-easier-faster-and-smarter/     Dataset - New Abstraction of Spark For long, RDD w…

Spark结构式流编程指南 概览 Structured Streaming 是一个可拓展,容错的,基于Spark SQL执行引擎的流处理引擎.使用小量的静态数据模拟流处理.伴随流数据的到来,Spark SQL引擎会逐渐连续处理数据并且更新结果到最终的Table中.你可以在Spark SQL上引擎上使用DataSet/DataFrame API处理流数据的聚集,事件窗口,和流与批次的连接操作等.最后Structured Streaming 系统快速,稳定,端到端的恰好一次保证,支持容错的处理. 小…

原地址:http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 这篇指导对使用Spark提供了一个快速的介绍.我们首先介绍API,通过spark交互式shell(Python或Scala).然后如何在JAVA.scala.python上写应用程序. 跟随这篇指导,首先从spark网站上下载一个release.因为我们不使用HDFS,你可以下载任何版本的hadoop. 注意:在spark2.0之前,主要的编程界面是RDD.在spark2.0之后,R…

Spark Structured Streaming目前的2.1.0版本只支持输入源:File.kafka和socket. 1. Socket Socket方式是最简单的数据输入源,如Quick example所示的程序,就是使用的这种方式.用户只需要指定"socket"形式并配置监听的IP和Port即可. val scoketDF = spark.readStream .format("socket") .option("host","…