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spark 类型转换
2024-09-06
SparkSql 数据类型转换
SparkSql 数据类型转换 1.SparkSql数据类型 1.1数字类型 1.2复杂类型 2.Spark Sql数据类型和Scala数据类型对比 3.Spark Sql数据类型转换案例 3.1获取Column类 3.2测试数据准备 3.3spark入口代码 3.4测试默认数据类型 3.5把数值型的列转为IntegerType 3.6Column类cast方法的两种重载 4.Spark DateType cast 原文作者:SunnyRivers 原文地址:SparkSql 数据类型转换 1.
spark算子集锦
Spark 是大数据领域的一大利器,花时间总结了一下 Spark 常用算子,正所谓温故而知新. Spark 算子按照功能分,可以分成两大类:transform 和 action.Transform 不进行实际计算,是惰性的,action 操作才进行实际的计算.如何区分两者?看函数返回,如果输入到输出都是RDD类型,则认为是transform操作,反之为action操作. 准备 准备阶段包括spark-shell 界面调出以及数据准备.spark-shell 启动命令如下: bin/spark-s
spark dataframe 类型转换
读一张表,对其进行二值化特征转换.可以二值化要求输入类型必须double类型,类型怎么转换呢? 直接利用spark column 就可以进行转换: DataFrame dataset = hive.sql("select age,sex,race from hive_race_sex_bucktizer "); /** * 类型转换 */ dataset = dataset.select(dataset.col("age").cast(DoubleType).as(
Spark SQL 之 Data Sources
#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.
2-Spark高级数据分析-第二章 用Scala和Spark进行数据分析
数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte
Spark入门实战系列--9.Spark图计算GraphX介绍及实例
[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
Spark SQL 官方文档-中文翻译
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
《深入理解Spark:核心思想与源码分析》(第2章)
<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n 本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章
Spark on Yarn遇到的几个问题
1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在部署和运行Spark Application的过程中,如果不注意一些小的细节,也许会导致一些问题的出现. 2 防火墙 部署好Spark的包和配置文件,on yarn的两种模式都无法运行,在NodeManager端的日志都是说Connection Refused,连接不上Driv
Spark on Yarn遇到的问题及解决思路
原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述 Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现. 在
sort-based shuffle的核心:org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter
依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键.SortShuffleWriter使用它,把RDD分区中的数据写入文件. override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { if (dep.mapSideCombine) {//根据是否需要mqp-side combine创建不同的sorter require(dep.aggregator.isD
Spark RCFile的那些“坑”
RCFile在平台的应用场景中多数用于存储需要“长期留存”的数据文件,在我们的实践过程中,RCFile的数据压缩比通常可以达到8 : 1或者10 : 1,特别适用于存储用户通过Hive(MapReduce)分析的结果.目前平台的计算引擎正逐步由Hadoop MapReduce迁移至Spark,存储方面我们依然想利用RCFile的优势,但是具体实践中遇到那么几个“坑”. 数据分析师使用PySpark构建Spark分析程序,源数据是按行存储的文本文件(可能有压缩),结果数据为Python lis
Spark PySpark数据类型的转换原理—Writable Converter
Spark目前支持三种开发语言:Scala.Java.Python,目前我们大量使用Python来开发Spark App(Spark 1.2开始支持使用Python开发Spark Streaming App,我们也准备尝试使用Python开发Spark Streaming App),在这期间关于数据类型的问题曾经困扰我们很长时间,故在此记录一下心路历程. Spark是使用Scala语言开发的,Hadoop是使用Java语言开发的,Spark兼容Hadoop Writable,而我们使用Pyt
Spark SQL编程指南(Python)
前言 Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD. SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成: Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等 Schema可以通过四种方式被创建: (1)Existing RDD (2)Parquet File (3)JSON Dataset (4)By running Hive
Spark(开课吧笔记)
2016.07.14 1-Spark实战演练:Spark概述及生态环境 2.Spark实战演练:Spark vs Hadoop MapReduce 任意一条边有方向且不存在环路的图,一次执行所有这些图的任务节点,而不需要一个个按照顺序来进行,这个方案避免了mapreduce中麻烦的同步问题,应用程序构建简单. 创新:1支持跨DAG的内存数据分享,不同任务处理相同的数据 2支持循环数据流,很好处理迭代图算法.机器学习和流处理,如社交网络分析 引人注目:1内存使用,MR需要处理磁盘的数据,而
Spark笔记——技术点汇总
目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Scala 配置文件 启动与测试 应用部署 部署架构 应用程序部署 核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构 应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数 共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati
Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN
Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio
Spark Streaming + Kafka整合(Kafka broker版本0.8.2.1+)
这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模
使用spark ml pipeline进行机器学习
一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习
【Spark篇】---SparkStreaming算子操作transform和updateStateByKey
一.前述 今天分享一篇SparkStreaming常用的算子transform和updateStateByKey. 可以通过transform算子,对Dstream做RDD到RDD的任意操作.其实就是DStream的类型转换. 算子内,拿到的RDD算子外,代码是在Driver端执行的,每个batchInterval执行一次,可以做到动态改变广播变量. 为SparkStreaming中每一个Key维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新. 二.具体细节 1.tr
Spark DateType cast 踩坑
前言 在平时的 Spark 处理中常常会有把一个如 2012-12-12 这样的 date 类型转换成一个 long 的 Unix time 然后进行计算的需求.下面是一段示例代码: val schema = StructType( Array( StructField("id", IntegerType, nullable = true), StructField("birth", DateType, nullable = true), StructField(&
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