java public class DynamicDemo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("dynamicdemo").setMaster("local"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); private static SparkSession session = new S

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> RDD转化成DataFrame:通过StructType指定schema package com.zy.sparksql import org.apac

java public class ReflectionDemo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("reflectdemo").setMaster("local"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); private static SparkSession session = ne

官方提供了2种方法 1.利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema.这种方法会简化代码并且在你已经知道schema的时候非常适用. 先创建一个bean类 case class Person(name: String, age: Int) 然后将Rdd转换成DataFrame val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p =

一:准备数据源     在项目下新建一个student.txt文件,里面的内容为: ,zhangsan, ,lisi, ,wanger, ,fangliu, 二:实现 Java版: 1.首先新建一个student的Bean对象,实现序列化和toString()方法,具体代码如下: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable {

可以为Date原型添加如下的方法: Date.prototype.format = function(fmt) { var o = { "M+" : this.getMonth()+1, //月份 "d+" : this.getDate(), //日 "h+" : this.getHours(), //小时 "m+" : this.getMinutes(), //分 "s+" : this.getSecon

PS : 用到spire库,.net控制台应用程序 其实本来没打算写这个工具的,只是最近需要用到,手头上正好没有这样的工具,那么怎么办,写呗! 其实说白了就是省事,策划想怎么玩,把表把工具丢给他,省得策划两分钟来拍一次你的后背,哈哈哈! 下面附上代码,注释得很清楚,我挑需要注意的说一下就好... 1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 using

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:         Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住       了数据集的逻辑操作         Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算 本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:   

[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 .Spark编程模型 1.1 术语定义 l应用程序(Application): 基于Spark的用户程序,包含了一个Driver Program 和集群中多个的Executor: l驱动程序(Driver Program):运行Application的main()函数并且创建SparkContext,通常用SparkContext代表Driver Program: l执行单元(Executor):

主要参考: Spark官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 炼数成金PPT:02Spark编程模型和解析 本文基本按照Spark官方文档顺序,结合PPT中的详细描述,以及个人理解组成,并且本文基于Java语言接口进行分析.如有错误之处,恳请大家指出.本人也是Spark新手上路,理解可能有偏差,望广大同仁理解. Spark应用程序基本概念 基本元素 解释 Application 基于Spark的用户程序,包含

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege         不多说,直接上干货! 从博客分为Spark编程模型(上).Spark编程模型(中)和Spark编程模型(下).

方式一: 通过case class创建DataFrames(反射) TestDataFrame1.scala package com.bky // 隐式类的导入 // 定义case class,相当于表结构 case class Dept(var id:Int, var position:String, var location:String) // 需要导入SparkSession这个包 import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 方式一: 通

尊重原创,注重版权,转贴请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3322966.html   1.配置程序使用资源: System.setProperty("spark.executor.memary", "512m")    2.创建自己的SparkContext对象: val sc = new SparkContext("master", "Job name", "

hadoop fs -put /home/wangxiao/data/ml/Affairs.csv /datafile/wangxiao/ hadoop fs -ls -R /datafiledrwxr-xr-x - wangxiao supergroup 0 2016-10-15 10:46 /datafile/wangxiao-rw-r--r-- 3 wangxiao supergroup 16755 2016-10-15 10:46 /datafile/wangxiao/Affairs.c

前言:winform端对于音频文件的格式多有限制,大多数不支持amr格式的文件的播放.但是,手机端传过来的音频文件大多数是amr格式的文件,所以,要想在winform客户端支持音频文件的播放,可以通过将amr格式转换成mp3格式.利用的方法就是在.net端调用外部的ffmpeg.exe文件来进行格式的转换.这种中方式支持多种文件之间的互转,比如wav转mp3,mp3转wav,mp3转amr等,重点再于指令符 具体方法 /// <summary> /// 将amr音频转成mp3手机音频 ///

本文同步自 JSCON简时空 - 技术博客,点击阅读 视频讲解 文字讲解 1.先讲结论 有很多种方式将 arguments 转换成数组,那么哪一种方式是最优的? 为节约大伙儿的时间,这里先说一下结论:如果你想将 arguments 转换成数组,最好的方式是使用 rest 参数转换的方式(即使用 ... spread 操作符),比如: function test(-args) { console.log(args) } test(1,2,3); // [1,2,3] 原因是:性能是 最优 的,可读

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

http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#using-the-shell Overview(概述) 在较高的层次上,每个Spark应用程序都包含一个驱动程序,该程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作. Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集(RDD),它是跨群集节点分区的元素集合,可以并行操作. RDD是通过从Hadoop文件系统(或任何其他Hadoop支持的文件系统)中的文件或驱动程序中的现有Sc

强调它与方法一的区别:当DataFrame的数据结构不能够被提前定义.例如:(1)记录结构已经被编码成字符串 (2) 结构在文本文件中,可能需要为不同场景分别设计属性等以上情况出现适用于以下方法.1.people.txt:soyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,88 /** * Created by soyo on 17-10-10. * 使用编程方式定义RDD模式 */ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.sp