与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets.第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema.这种基于反射的方法会导致更简洁的代码,并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好. 第二种创建Datasets的方法是通过编程接口,允许您构建schema,然后将其应用于现有的RDD.虽然此方法更详细,但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集. 使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自

   刚开始接触scala,觉得语法简单,一时兴起就写了两个简单的例子 public class Calculate { public static void test1(){ for(int i=1;i<10;i++){ for(int j=1;j<=i;j++){ System.out.print(j+"*"+i+"="+i*j+" "); } System.out.println(); } } public static voi

[学习笔记]package comimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContext object TestRDD {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val conf = new SparkConf().setAppName("TestRDD").setMaster("l

目录 Part III. Low-Level APIs Resilient Distributed Datasets (RDDs) 1.介绍 2.RDD代码 3.KV RDD 4.RDD Join Advanced RDDs 1.partition 2.自定义Aggregation函数 3.iterator-to-iterator transformation 4.KV排序例子 Distributed Shared Variables Broadcast Variables(immutable)

Spark中三大数据结构:RDD:  广播变量: 分布式只读共享变量: 累加器:分布式只写共享变量: 线程和进程之间 1.RDD中的函数传递 自己定义一些RDD的操作,那么此时需要主要的是,初始化工作是在Driver端进行的,而实际运行程序是在Executor端进行的,这就涉及到了跨进程通信,是需要序列化的. 传递一个方法 class Search(query: String){ // extends Serializable //过滤出包含字符串的数据 def isMatch(s: Strin

总结: 1.RDD是一个Java对象的集合.RDD的优点是更面向对象,代码更容易理解.但在需要在集群中传输数据时需要为每个对象保留数据及结构信息,这会导致数据的冗余,同时这会导致大量的GC. 2.DataFrame是在1.3引入的,它包含数据与schema2部分信息,其中数据就是真正的数据,而不是一个java对象.它不容易理解,同时对java支持不好,还有一个缺点是非强类型,这会导致部分错误在运行时才会发现.优点是数据不需要加载到一个java对象,减少GC,大大优化了数据在集群间传播与本地序列化

几年前,包括最近,我看了各种书籍.教程.官网.但是真正能够把RDD.DataFrame.DataSet解释得清楚一点的.论据多一点少之又少,甚至有的人号称Spark专家,但在这一块根本说不清楚.还有国内的一些书籍,小猴真的想问一声:Are you OK?书名别再叫精通xxx技术了,请改名为 xxx技术从入门到放弃.这样可以有效避免耽误别人学习,不好吗? 大家都在告诉我们结论,但其实,小猴作为一名长期混迹于开源社区.并仍在一线大数据开发的技术人,深谙技术文化之一: To experience |

目录 一.文件类型 1.Text文件 2.Json文件 3.对象文件 4.Sequence文件 二.文件系统 1. MySQL 2. Hbase 一.文件类型 1.Text文件 读写 读取 scala> val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt") hdfsFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt M

目录 测试准备 一.Value类型转换算子 map(func) mapPartitions(func) mapPartitions和map的区别 mapPartitionsWithIndex(func) flatMap(func) glom groupBy(func) filter(func) sample(withReplacement, fraction, seed):抽样 distinct([numTasks]))去重 coalesce(numPartitions)重分区 repartit

总结:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html 一.RDD概述 1.引入:IO流 按行.按字节.字节缓冲 调用read方法读取流,均为惰性加载 2.RDD介绍 RDD:弹性分布数据集 只有调用collect才会执行 3.特性 分区(是并行计算的粒度).计算逻辑(分区计算函数).依赖关系(RDD流水线的转换) 二.RDD编程 1.编程模型 只有遇到action,才会执行RDD计算(即延迟计算) wordcount 2.RDD的创建 Liv

在项目中,我们常常会遇到排序(或比较)需求,比如:对一个Person类 case class Person(name: String, age: Int) { override def toString = { "name: " + name + ", age: " + age } } 按name值逆词典序.age值升序做排序:在Scala中应如何实现呢? 1. 两个特质 Scala提供两个特质(trait)Ordered与Ordering用于比较.其中,Order

第一步:学习使用Scala解释器 开始Scala最简单的方法是使用Scala解释器,它是一个编写Scala表达式和程序的交互式“shell”.在使用Scala之前需要安装Scala,可以参考 First Steps to Scala 内容. 你可以在命令提示符里输入scala使用它: $ scala Welcome to Scala version 2.9.2. Type in expressions to have them evaluated. Type :help for more inf

Using MLLib in ScalaFollowing code snippets can be executed in spark-shell. Binary ClassificationThe following code snippet illustrates how to load a sample dataset, execute a training algorithm on this training data using a static method in the algo

通过实验发现: foreach()遍历的顺序是乱的 但: collect()取到的结果是依照原顺序的 take()取到的结果是依照原顺序的 为什么呢???? 另外,可以发现: take()取到了指定数目的元素,就不再多取了 scala> val rdd = sc.makeRDD((0 to 9), 4) scala> rdd.collect res27: Array[Int] = Array(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) scala> rdd.partiti

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u

1. Spark RDD 创建操作 1.1 数据集合   parallelize 可以创建一个能够并行操作的RDD.其函数定义如下: ) scala> sc.defaultParallelism res0: Int = 2 由以上可知,如果第二个参数如果不设置默认为2,默认的并行度最大不超过2.  实例1:读取本地文件创建RDD scala> val rdd1=sc.textFile("file:///usr/local/doc/name1.txt") rdd1: org.

原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以. lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark RDD. 原文地址: http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html 目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR支持的创建RDD的方式有: 从R list或v

scala> val input =sc.textFile("/home/simon/SparkWorkspace/test.txt")input: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /home/simon/SparkWorkspace/test.txt MapPartitionsRDD[32] at textFile at <console>:24 scala> input.foreach(println)hello sim

scala> val rdd1=sc.parallelize(Array("coffe","coffe","hellp","hellp","pandas","mokey") )rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at <console>:24 s

(转载)SPARKR,对RDD操作的介绍   原以为,用sparkR不能做map操作, 搜了搜发现可以. lapply等同于map, 但是不能操作spark RDD. spark2.0以后, sparkR增加了 dapply, dapplycollect 可以操作spark RDD. 原文地址: http://www.2cto.com/kf/201605/508312.html 目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法,可以满足大多数情况下的使用需求: SparkR

foreach(f: T => Unit) 对RDD的所有元素应用f函数进行处理,f无返回值./** * Applies a function f to all elements of this RDD. */def foreach(f: T => Unit): Unit scala> val rdd = sc.parallelize(1 to 9, 2) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at p