spark-shell用户 spark-shell只能spark用户来进行初始化,如果用hdfs或者root将会卡在spark-shell的初始化那个地方.可以用这两个用户来验证spark安装时成功地:但是如果想要通过shell来执行code.command,那么还是要用spark用户. 但是如果spark是standalone的安装模式,那么可以不考虑以上的权限问题(权限很多限制来自于YARN),即使root用户,也可以进入到命令行模式   spark读取文件的分布性质 我才用的val emp

Spark 是用Scala代码写的.为了调试Spark,做了如下尝试. 1.Eclipse下:Java 项目 ,Using Maven,编写了一个java 版Spark应用. Spark的代码(scala代码可以调试,但是查看变量极不方便,不忍直视,毕竟调试器时Java的,但代码是scala生成的字节码,还是有出入的). 2.Scala IDE下:Scala 项目,Using Maven,编写一个Scala版的Spark应用. 报找不到类的异常.解决该问题的方法是:http://scala-id

一.前言 前面学习了控制结构,下面学习Scala的Class和Properties. 二.Class&Properties 尽管Scala和Java很类似,但是对类的定义.类构造函数.字段可见性控制等则不相同,Java更为冗长,Scala精炼.本章将通过Scala的构造函数工作原理来理解Scala的类和字段,当申明类构造函数参数和使用var.val.private关键字来修饰类的字段时,Scala编译器将会为你生成代码,根据字段修饰符不同,Scala编译器会生成不同的存取函数,本章也会展示如何重

最近工作中把一些sql.sh脚本执行hive的语句升级为spark2.1版本,其中遇到将case when 替换为scala操作df的方式实现的问题: 代码数据: scala> import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.functions._ scala> import spark.implicits._ import spark.implicits._ scala> case class fp

1:Scala之函数式编程学习笔记: :Scala函数式编程学习: 1.1:Scala定义一个简单的类,包含field以及方法,创建类的对象,并且调用其方法: class User { private var name = "张三"; def hello(): Unit ={ println("hello : " + name) } //注:如果定义方法时不带括号,则调用的时候也不可以加括号,否则报错. def getName = name; } //创建一个obj

前言:Scala的安装教程:http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8065679.html 1:Scala之基础语法学习笔记: :声明val变量:可以使用val来声明变量,用来存放表达式的计算结果,但是常量声明后是无法改变它的值的,建议使用val来声明常量: 声明var变量:如果要声明可以改变的引用,可以使用var变量,声明的常量的值可以改变. :指定类型:无论声明val变量还是声明var变量.都可以手动指定其类型,如果不指定,scala会自动根据值,进行类型的推

Scala与Java的关系... 4 安装Scala. 4 Scala解释器的使用... 4 声明变量... 5 数据类型与操作符... 5 函数调用与apply()函数... 5 if表达式... 6 语句终结符.块表达式... 6 输入和输出... 6 循环... 7 高级for循环... 7 函数的定义与调用... 8 在代码块中定义包含多行语句的函数体... 8 递归函数与返回类型... 8 默认参数... 8 函数调用时带名参数... 9 变长参数... 9 序列作为变长参数... 9

Scala中的类 摘要: 在本篇中,你将会学习如何用Scala实现类.如果你了解Java或C++中的类,你不会觉得这有多难,并且你会很享受Scala更加精简的表示法带来的便利.本篇的要点包括: 1. 类中的字段自动带有getter方法和setter方法 2. 你可以用定制的getter/setter方法替换掉字段的定义,而不必修改使用类的客户端,这就是所谓的"统一访问原则" 3. 用@BeanProperty注解来生成JavaBeans的getXxx/setXxx()方法 4. 每个类

类:Class 1.简单类和无参方法 2.带getter和setter属性 3.只带getter属性 4.对象私有字段 5.Bean属性 6.辅助构造器 7.主构造器 8.嵌套类 1.简单类和无参方法 Scala中的简单类和Java中很相似 class ClassOps{ private var value = 0 //你必须初始化字段 def increment(){value += 1} //方法默认是公有的 def current() = value } /* *在Scala中类并不声明为

一.面向对象编程——类 1.定义一个简单的类 class HelloWorld { private var name = "leo" def sayHello() { print("Hello, " + name) } def getName = name } 创建类的对象, 并调用其方法 val helloWorld = new HelloWorld helloWorld.sayHello() print(helloWorld.getName) 调用类中的方法时,

1. 简单类与无参方法 class Person { var age = 0 // 必须初始化字段 def getAge() = age // 方法默认为公有的 } 备注 在Scala中,类并不声明为public． Scala源文件可以包含多个类,所有这些类都具有公有可见性．属性不声明默认为public． 使用类: val p = new Person // 或者new Person() p.age = 23 println(p.getAge()) // 23 调用无参方法时,可以写上圆括号,也

初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难.首先面临的是如何快速上手,然后是代码调优.性能调优.本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试调优方法.末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考.由于自己项目中大量使用spark sql,所以下面的经验大多是和spark sql有关.同样下面也列出作为菜鸟在学习过程中的困惑以及踩的坑,还请大牛勿笑 ~_~ 如果有更好的方式解决,欢迎留言,一起学习. 1.常用场景

Scala中的类 摘要: 在本篇中.你将会学习怎样用Scala实现类. 假设你了解Java或C++中的类,你不会认为这有多难.而且你会非常享受Scala更加精简的表示法带来的便利.本篇的要点包含: 1. 类中的字段自己主动带有getter方法和setter方法 2. 你能够用定制的getter/setter方法替换掉字段的定义,而不必改动使用类的client,这就是所谓的"统一訪问原则" 3. 用@BeanProperty注解来生成JavaBeans的getXxx/setXxx()方法

定义一个简单的类 // 定义类,包含field以及方法 class HelloWorld { private var name = "leo" def sayHello() { print("Hello, " + name) } def getName = name } // 创建类的对象,并调用其方法 val helloWorld = new HelloWorld helloWorld.sayHello() print(helloWorld.getName) //

类 小提示:可以通过:paste进入 Scala 的多行模式,输入对应的代码块之后,按ctrl + D退出多行模式,然后再调用刚才输入的函数或者方法进行测试 //定义类,包含 field 以及方法 class HelloWorld { private var name = "0mifang" def sayHello() {print("Hello, " + name)} def getName = name } //创建类对象,并调用其方法 val helloWo

类定义 当属性是private时,scala会自动为其生成get和set方法 只希望scala生成get,不生成set,可定义为常量 不生成get和set方法,使用private[this]关键字 1 package day0106 2 3 class Student1 { 4 private var stuID:Int = 0 5 private var stuName:String="Tom" 6 private var age:Int = 20 7 8 def getStuNam

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

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

========== Spark SQL ==========1.Spark SQL 是 Spark 的一个模块,可以和 RDD 进行混合编程.支持标准的数据源.可以集成和替代 Hive.可以提供 JDBC.ODBC 服务器功能. 2.Spark SQL 的特点:  (1)和 Spark Core 的无缝集成,可以在写整个 RDD 应用的时候,配合 Spark SQL 来实现逻辑.  (2)统一的数据访问方式,Spark SQL 提供标准化的 SQL 查询.  (3)Hive 的集成,Spark