环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 1.读取json格式的文件创建DataFrame注意:(1)json文件中的json数据不能嵌套json格式数据.(2)DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd().(3)可以两种方式读取json格式的文件. sqlContext.read()…

强调它与方法一的区别:当DataFrame的数据结构不能够被提前定义.例如:(1)记录结构已经被编码成字符串 (2) 结构在文本文件中,可能需要为不同场景分别设计属性等以上情况出现适用于以下方法.1.people.txt:soyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,88 /** * Created by soyo on 17-10-10. * 使用编程方式定义RDD模式 */ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.sp…

spark SQL初步认识 spark SQL是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理.它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame. DataFrame:它可以根据很多源进行构建,包括:结构化的数据文件,hive中的表,外部的关系型数据库,以及RDD 创建DataFrame 数据文件students.json {"id":1, "name":"leo", "age":18} {"id":2,…

简单地说,Shark 的下一代技术 是Spark SQL. 由于 Shark 底层依赖于 Hive,这个架构的优势是对传统 Hive 用户可以将 Shark 无缝集成进现有系统运行查询负载. 但是也看到一些问题:一方面,随着版本升级,查询优化器依赖于 Hive,不方便添加新的优化策略,需要进行另一套系统的学习和二次开发,学习成本很高. 另一方面, MapReduce是进程级并行,例如: Hive 在不同的进程空间会使用一些静态变量,当在同一进程空间进行多线程并行执行,多线程同时写同名称的静态变量…

需求:统计每日uv package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3/…

spark 读取hive中的数据 scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hiveContext = new HiveContext(sc) //hive中的feigu数据库中表stud_info scala> val stud_infoRDD = hiveContext.sql("select * fr…

load操作:主要用于加载数据,创建出DataFrame save操作:主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中 代码示例(默认为parquet数据源类型) package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/3. */ obje…

spark连接mysql(打jar包方式) package wujiadong_sparkSQL import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/14. */ object JdbcOperation { def main(args…

准备工作 数据文件students.json {"id":1, "name":"leo", "age":18} {"id":2, "name":"jack", "age":19} {"id":3, "name":"marry", "age":17} 存放目录:hdfs:…

1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射机制推断RDD模式 */import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoderimport org.apache.spark.sql.{Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.SparkSessionc…

日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar…

需求:统计每日销售额 package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3…

Parquet是面向分析型业务得列式存储格式 编程方式加载数据 代码示例 package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/3. */ object ParquetLoadData { def main(args: Array[Stri…

阅读目录 一 系统数据库 二 创建数据库 三 数据库相关操作 一 系统数据库 information_schema: 虚拟库,不占用磁盘空间,存储的是数据库启动后的一些参数,如用户表信息.列信息.权限信息.字符信息等performance_schema: MySQL 5.5开始新增一个数据库:主要用于收集数据库服务器性能参数,记录处理查询请求时发生的各种事件.锁等现象 mysql: 授权库,主要存储系统用户的权限信息test: MySQL数据库系统自动创建的测试数据库 二 创建数据库 1 语法(…

在测试时使用数据库时,用的比较多的就是增删改查SQL了. 一.增加(insert into ...values) 用于向表中插入新记录 1.不指定列(表示:依次插入所有列的值) insert into ticket values('2','测试') 2.指定列(表示:指定列插入数据) insert into ticket(name) values('测试') 二.删除(delete) 用于删除表中的行 1.删除所有行 delete from ticket 或:delete * from tick…

创建服务器的 server.js 内容. var http = require("http"); // 引用http模块 http.createServer(function(request,response){ // 设置HTTP头 // 参数设置:状态码 状态信息(可选) 解析类型 response.writeHead(200,'Miragefirefox',{'Content-Type': 'text/plain'}); response.write("你好,世界!&q…

摘录于: http://zhuyanfeng.com/archives/3042 dispatch_queue_create 用于创建用户线程队列.可以创建Serial/Concurrent Dispatch Queue 两种队列,即串行与并行队列. 1. 创建Serial Dispatch Queue. dispatch_queue_t serialQueue = dispatch_queue_create(“com.SerialQueue”, NULL); 可以创建多个串行队列,串行队列也可…

一.Maven的简单使用 1.Maven项目的目录约定 MavenProjectRoot(项目根目录)   |----src   |     |----main   |     |         |----java ——存放项目的.java文件   |     |         |----resources ——存放项目资源文件,如spring, hibernate配置文件   |     |----test   |     |         |----java ——存放所有测试.java…

SQL四大查询语句——增删改查 增-INSERT INSERT INTO 表 (字段列表) VALUES(值列表) INSERT INTO `user_table` (`ID`, `username`, `password`) VALUES(0, 'blue2', '987654'); // 给0是因为我们之前设置了自动增加,而0不是一个合法的id值,所以就会自动给我们添 删-DELETE DELETE FROM 表 删除表 DELETE FROM `user_table` 注意:没有办法只删除…

PS:需要用到的jar包: 代码实现 1.工程结构 2.设置工程依赖的jar包 3.代码实现 /** * Lucene入门 * 创建索引 */ public class CreateIndex { /** * 创建索引 * 第一步:创建java工程,导入相关的jar包 * 第二步:创建一个indexWriter(索引写入)对象 * (1)指定索引库的存放位置Directory * (2)指定一个分析器,对文档内容进行分析 * 第三步:创建document(文档)对象 * 第四步:创建field(…

  原文参考:http://plsql-tutorial.com/   PLSQL条件语句 IF THEN ELSE STATEMENT 1) IF condition THEN  statement 1; ELSE  statement 2; END IF;   2) IF condition 1 THEN  statement 1;  statement 2; ELSIF condtion2 THEN  statement 3; ELSE  statement 4; END IF 3) IF…

创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内.外部的单机.分布式数据转换为DataFrame.以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用: # 从Hive中的users表构造DataFrame users = sqlContext.table("users") # 加载S3上的JSON文件 logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.js…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ…

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp…

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi…

1.RDD的局限性 RDD仅表示数据集,RDD没有元数据,也就是说没有字段语义定义. RDD需要用户自己优化程序,对程序员要求较高. 从不同数据源读取数据相对困难. 合并多个数据源中的数据也较困难. 2 DataFrame和Dataset (1)DataFrame 由于RDD的局限性,Spark产生了DataFrame. DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据,是语义描述信息. 在Spark1.3之前,DataFrame被称为SchemaRDD.以行为单位构成的分…

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5003029.html 感谢! Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据…

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和…