目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

Spark程序设计—创建RDD:从Scala集合构造成RDD parallelize(a, 3) makeRDD(a, 3) 他俩使用方式一样,只不过名字不一样 Spark程序设计—创建RDD:本地文件/HDFS textFile(path, 100) sequenceFile wholeTextFiles 举例: 1. 文本文件(TextInputFormat) sc.textFile(“file.txt”) //将本地文本文件加载成RDD sc.textFile(“directory/*.t

原文:sql语句计算出每个月的天数   从当前月-11个月开始,到当前月为止,用一个sql语句计算出每个月的天数. SELECT TO_CHAR(ADD_MONTHS(SYSDATE,-LEVEL+1),'YYYY-MM') MONTH , TO_CHAR(LAST_DAY(ADD_MONTHS(SYSDATE,-LEVEL+1)),'DD') DAY FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <=12

作者 | 柳密 阿里巴巴阿里云智能 ** 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 导读:本节课主要介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中低成本运行 Spark 数据计算.首先简单介绍下阿里云 Serverless Kubernetes 和 弹性容器实例 ECI 这两款产品:然后介绍 Spark on Kubernetes:

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar

----本节内容------- 1.遗留问题答疑 1.1 典型问题解答 1.2 知识点回顾 2.Spark编程基础 2.1 Spark开发四部曲 2.2 RDD典型实例 2.3 非RDD典型实例 3.问题解答 4.参考资料 --------------------- 每一次答疑阶段,我都会站在老师的角度去思考一下,如果是我,我应该怎么回答,每每如此,不禁吓出一身冷汗.有些问题看答案确实挺容易的,但当自己作为一个答疑者去思考,可能不一样,因为快速确认一个答案的同时,你得否认很多的东西,脑海里闪过很

今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object RDDtoMysql { case class Blog(name: String, count: Int) def

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

上一篇博客中,已经对股票预测的例子做了简单的讲解,下面对其中的几个关键的技术点再作一些总结. 1.updateStateByKey 由于在1.6版本中有一个替代函数,据说效率比较高,所以作者就顺便研究了一下该函数的用法. def mapWithState[StateType, MappedType](spec :StateSpec[K, V, StateType, MappedType]) : MapWithStateDStream[K, V, StateType, MappedType] =

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 前些日子,有朋友在交流股票RSI用DAX处理的问题,由于RSI股票软件的算法几乎都是需要用到股票从上市第一天开始的所有数据.当期RSI的大小影响因素[close]随着时间往前推,时间越早影响因素会越小(后面会通过公式推导验证该结论),所以往往在计算RSI的时候也不会取从上市到当期的所有数据,对结果不造成绝对的影响. 先看下结果啥样子(其实就是股票软件的样子) 需要说明的是,笔者并非股票行业从业者,本案例目的是

在前面,我们分别利用泰勒公式和C标准库中的mktime()函数推算了某个特定日期所对应的星期几,刚做完这些,就又遇到了一个与日期相关的新任务: 老板把每个月例会的时间定在了每个月的第一个星期一,他让我把具体日期整理出来,发给每一个成员,提醒大家准时参加. 简单地讲,也就是把每个月的第一个星期一对应的日期提取出来.如果时间范围比较短(比如一年),自己翻翻日历勉强也能解决,如果要是时间范围比较长(比如十年),再去一个个翻日历,就麻烦了.怎么办? 还记得我们在学了C语言,如何统计一篇英文文章中的单词数

输入文件:fa格式的文件 输出结果:kmer的频数和对应的kmer类型和计数 1.将fq.gz的文件转换成fa文件: #!/usr/bin/python env # -*- coding:utf-8 -*- import os import re import os.path import gzip import sys #在这里可以写一个函数用来将文件转换成id和序列对应的字典 #需要用到哪个转化操作呢?考虑先尝试使用filter或者map ''' @r261DFRAAXX100204:1:1

值得说的就是添加一个回车事件, http://blog.csdn.net/nanwang314/article/details/6176604 private void textBox1_KeyDown(object sender, System.Windows.Forms.KeyEventArgs e) { if(e.KeyCode==Keys.Enter) { MessageBox.Show("您在textBox1里按下了回车键"); } } 这个样子就可以添加一个回车事件…………

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

http://www.csdn.net/article/2014-06-05/2820089 摘要:MapReduce在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,目前,Spark由于其可伸缩.基于内存计算等特点,且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据,逐渐成为大数据处理的新宠,腾讯分享了Spark的原理和应用案例. [编者按]MapReduce由于其设计上的约束只适合处理离线计算,在实时查询和迭代计算上仍有较大的不足,而随着业务的发展,业界对实时查询和迭代分析有更多的需求,单纯依靠MapReduc

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,分钟提高到了分钟. Spark在架构上包括内核部分和4个官方子模块--Spark SQL.

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实

首先在Linux环境安装spark: 可以从如下地址下载最新版本的spark: https://spark.apache.org/downloads.html 这个下载下来后是个tgz的压缩包,解压后spark环境就安装好了 或者从github上下载: #git clone git://github.com/apache/spark.git 安装好后,进入到spark的根目录,就可以通过spark提供的一些脚本命令行来用spark进行计算了,一个例子 ./bin/spark-submit exa