由于SparkSQL不支持HBase的数据源(HBase-1.1.2),网上有很多是采用Hortonworks的SHC,而SparkSQL操作HBase自定义数据源大多数都是基于Scala实现,我就自己写了一个Java版的SparkSQL操作HBase的小案例. 1.SparkOnHBase package com.mengyao.tag.utils.external.hbase; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spar…

1. SparkSql如何自定义函数 2. 示例:Average 3. 类型安全的自定义函数 1. SparkSql如何自定义函数? spark中我们定义一个函数,需要继承 UserDefinedAggregateFunction这个抽象类,实现这个抽象类中所定义的方法,这是一个模板设计模式? 我只要实现抽象类的中方法,具体的所有的计算步骤由内部完成.而我们可以看一下UserDefinedAggregateFunction这个抽象类. package org.apache.spark.sql.e…

spark提示Caused by: java.lang.ClassCastException: scala.collection.mutable.WrappedArray$ofRef cannot be cast to [Lscala.collection.immutable.Map; 起因 编写了一个处理两列是否相等的UDF,这两列的数据结构是一样的,但是结构比较复杂,如下: |-- list: array (nullable = true) | |-- element: map (conta…

Java中实现自定义的注解处理器(Annotation Processor) 置顶2016年07月25日 19:42:49 阅读数:9877 在之前的<简单实现ButterKnife的注解功能>中,使用了运行时的注解实现了通过编写注解绑定View与xml.由于运行时注解需要在Activity初始化中进行绑定操作,调用了大量反射相关代码,在界面复杂的情况下,使用这种方法就会严重影响Activity初始化效率.而ButterKnife使用了更高效的方式——Annotation Processor来…

在阅读本文前需要对socket以及自定义协议有一个基本的了解,可以先查看上一篇文章<基于Java Socket的自定义协议,实现Android与服务器的长连接(一)>学习相关的基础知识点. 一.协议定义 上一篇文章中,我们对socket编程和自定义协议做了一个简单的了解,本文将在此基础上加以深入,来实现Android和服务器之间的长连接,现定义协议如下: 数据类协议(Data) 长度(length,32bit) 版本号(version,8bit,前3位预留,后5位用于表示真正的版本号) 数据类…

使用spark2.4跟spark2.3 做替代公司现有的hive选项. 跑个别任务spark有以下错误 java.io.EOFException: Premature EOF from inputStream at com.hadoop.compression.lzo.LzopInputStream.readFully(LzopInputStream.java:74) at com.hadoop.compression.lzo.LzopInputStream.readHeader(LzopInp…

Java之SpringBoot自定义配置与整合Druid SpringBoot配置文件 优先级 前面SpringBoot基础有提到,关于SpringBoot配置文件可以是properties或者是yaml格式的文件,但是在SpringBoot加载application配置文件时是存在一个优先级的.优先级如下: file:./config/ ==> 项目路径下的config目录下 file:./ ==> 项目路径下 classpath:/config/ ==> 资源路径下的config目录…

1.简介 前面宏哥介绍了几种关于时间等待的方法,也提到了,在实际自动化测试脚本开发过程,百分之90的报错是和元素因为时间不同步而发生报错.本文介绍如何新建一个自定义的类库来解决这个元素同步问题.这样,我们在写脚本的时候,就直接调用该类方法就可以. 2.项目实战 2.1代码设计 1.在新包library下新建我们的自定义类方法.如下图所示: 2.2参考代码 package library; import org.openqa.selenium.By; import org.openqa.selen…

前言 最近由于工作需要,要分析大几百G的Nginx日志数据.之前也有过类似的需求,但那个时候数据量不多.一次只有几百兆,或者几个G.因为数据都在Hive里面,当时的做法是:把数据从Hive导到MySQL,然后写代码查询MySQL并处理.如果你的处理逻辑比较简单,或只是查询统计,不会设计上游的服务调用,也可以直接写Hive SQL. 上面的做法在面对少量数据时还可以应付,对于大量数据就很不可取了.从Hive导数据到MySQL,光这一步就够呛,就更别说自己写的Java脚本效率性能如何了.请教同事过后…

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External…