package com.example.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import

JavaRDD 转化为 Dataset<Row>方案一: 实体类作为schema定义规范,使用反射,实现JavaRDD转化为Dataset<Row> Student.java实体类: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable { private String sid; private String sn

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark

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-

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

----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

1. SparkSession sparkSession可以视为sqlContext和hiveContext以及StreamingContext的结合体,这些Context的API都可以通过sparkSession使用. 创建SparkSession   val spark = SparkSession.builder    .master("local[2]")    .appName("spark session example")    .getOrCreat

规范化,有关之前都是用 python写的,  偶然要用scala 进行写, 看到这位大神写的, 那个网页也不错,那个连接图做的还蛮不错的,那天也将自己的博客弄一下那个插件. 本文来源 原文地址:http://www.neilron.xyz/spark-ml-feature-scaler/ 下面是大神写的: org.apache.spark.ml.feature包中包含了4种不同的归一化方法: Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler

简述 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同:DataFrame多了数据的结构信息,即schema.RDD是分布式的 Java对象的集合.DataFrame是分布式的Row对象的集合. 作者:jacksu来源:简书|2016-03-21 10:40   RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了

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

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

一个Dataset是一个分布式的数据集,而且它是一个新的接口,这个新的接口是在Spark1.6版本里面才被添加进来的,所以要注意DataFrame是先出来的,然后在1.6版本才出现的Dataset,提供了哪些优点呢?比如强类型,支持lambda表达式,还有还提供了sparksql执行引擎的一些优化,DataFrame里面大部分东西在Dataset里面都是能用的,Dataset它能够通过哪些方式构建?一个是jvm对象,还有一些函数表达式比如map.flatMap.filter等等.这个Datase

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

项目中比较多的会对文件进行操作,例如文件的上传下载,文件的压缩和解压等IO操作.在.NET项目中较多的会使用DataSet,DataTable进行数据的缓存. 项目中对文本文件的操作比较简单,但是如果需要将文本文件的内容写入系统的缓存中,操作起来,会稍微的繁琐一些.现在总结一个较为通用的方法,将文本文件的内容缓存进入DataSet数据集中. private DataSet _iifSet; /// <summary> /// 将文本文件转化为DataSet /// </summary&g

public class CommonService { #region DataReader转化 /// <summary> /// 将DataReader转化为Table /// </summary> /// <param name="reader"></param> /// <returns></returns> public static DataTable DataReaderToTable(SqlDat

转自:http://blog.163.com/hehong0925@126/blog/static/1339333372012102242920521/ 在WebService中将dataset序列化是我们经常遇到的问题,但是遇到很大的dataset,则网络传输就必须考虑的问题,将dataset处理压缩后传输是不错的选择.提供这种方法如下: 第一步:引入DataSetSurrogate组件 第二步:压缩序列化 /// <summary> /// 序列化转化为二进制数组的DataSet ///

Zeppelin版本0.6.2 1. Export SPARK_HOME In conf/zeppelin-env.sh, export SPARK_HOME environment variable with your Spark installation path. You can optionally export HADOOP_CONF_DIR and SPARK_SUBMIT_OPTIONS export SPARK_HOME=/usr/crh//spark export HADOOP

链接相关 课件代码:http://pan.baidu.com/s/1nvbkRSt 教学视频:http://pan.baidu.com/s/1c12XsIG 这是最近买的付费教程,对资料感兴趣的可以在下方留下邮件地址,我会定期进行密码发送. 课程简介 以目前主流的,最新的spark稳定版2.1.x为基础,深入浅出地介绍Spark生态系统原理及应用,内容包括Spark各组件(Spark Core/SQL/Streaming/MLlib)基本原理,使用方法,实战经验以及在线演示.本课程精心设计了五个

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