转载自:http://blog.csdn.net/wo334499/article/details/51689549 RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销 频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC   import org.apache.spark.sql.SQLContext import o…
本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6…
转化: RDD.DataFrame.Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFrame/Dataset转RDD: 这个转换很简单 val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD转DataFrame: import spark.implicits._ val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2")…
预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data…
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-…
1 Overview Spark SQL is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as distributed SQL query engine.   2 DataFrames A DataFrame is a distributed collection of data organized…
第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…
目录 Part I. Gentle Overview of Big Data and Spark Overview 1.基本架构 2.基本概念 3.例子(可跳过) Spark工具箱 1.Datasets: Type-Safe Structured APIs 2.Structured Streaming 3.Machine Learning and Advanced Analytics 4.Lower-Level APIs Part II. Structured APIs-DataFrames,…
关于Spark SQL,首先会想到一个问题:Apache Hive vs Apache Spark SQL – 13 Amazing Differences Hive has been known to be the component of Big data ecosystem where legacy mappers and reducers are needed to process data from HDFS whereas Spark SQL is known to be the c…
一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag…