Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R

将DataFrame写成文件方法有很多最简单的将DataFrame转换成RDD,通过saveASTextFile进行保存但是这个方法存在一些局限性:1.将DataFrame转换成RDD或导致数据结构的改变2.RDD的saveASTextFile如果文件存在则无法写入,也就意味着数据只能覆盖无法追加,对于有数据追加需求的人很不友好3.如果数据需要二次处理,RDD指定分隔符比较繁琐 基于以上原因,在研读了Spark的官方文档后,决定采取DataFrame的自带方法 write 来实现.此处采用mys

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

一.读写Parquet(DataFrame) Spark SQL可以支持Parquet.JSON.Hive等数据源,并且可以通过JDBC连接外部数据源.前面的介绍中,我们已经涉及到了JSON.文本格式的加载,这里不再赘述.这里介绍Parquet,下一节会介绍JDBC数据库连接. Parquet是一种流行的列式存储格式,可以高效地存储具有嵌套字段的记录.Parquet是语言无关的,而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起,适配多种语言和组件,能够与Parquet配合的组件有: * 查询引擎: Hiv

一. 从Spark2.0以上版本开始,Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载.转换.处理等功能.SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能. SparkSession支持从不同的数据源加载数据,并把数据转换成DataFrame,并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表,然后使用SQL语句来操作数据.SparkSession亦提供了Hi

1.今天,我们来介绍spark以及dataframe的相关的知识点,但是在此之前先说一下对以前的hadoop的一些理解 当我启动hadoop的时候,上面有hdfs的存储结构,由于这个是分布式存储,所以当一个节点挂了之后,此后由于 还有别的机器上存储这些block块(这里面你肯定要问了,我们怎么知道它挂了,其实我前面关于akaka的时候rpc 通信的机制,心跳机制),所以这个是我们选择它的理由之一,还有一个原因我们可以进行无限扩容,是因为当我们 使用zookeeper进行管理这些datanode的

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(

原博文出自于: https://segmentfault.com/a/1190000002614456 感谢! 三月中旬,Spark发布了最新的1.3.0版本,其中最重要的变化,便是DataFrame这个API的推出.DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,计算性能更还快了两倍.这一个小小的API,隐含着Spark希望大一统「大数据江湖」的野心和决心.DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠,通过它

DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用,而且获得了更高的计算性能.Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化,并且支持SQL查询. 从上面的图中可以看出DataFrame和RDD的区别.RDD是分布式的 Java对象的集合,比如,RDD[Person]是以Person为类型参数,但是,Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的.DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,也就是分布式的Ro

在使用Spark SQL的过程中,经常会用到groupBy这个函数进行一些统计工作.但是会发现除了groupBy外,还有一个groupByKey(注意RDD也有一个groupByKey,而这里的groupByKey是DataFrame的).这个groupByKey引起了我的好奇,那我们就到源码里面一探究竟吧. 所用spark版本:spark2.1.0 先从使用的角度来说, groupBy:groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句,但比较不同的是groupBy()可以带多个列名

版本说明:Spark-2.3.0 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列.这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法. 1 DataFrame列数据的合并例如:我们有如下数据,想要将三列数据合并为一列,并以“,”分割 +----+---+-----------+ |name|age| phone| +----+---+-----------+ |Ming| || |hong| || | zhi| ||

说明:withColumn用于在原有DF新增一列 1. 初始化sqlContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 2.导入sqlContext隐式转换 import sqlContext.implicits._ 3.  创建DataFrames val df = sqlContext.read.json("file:///usr/local/spark-2.3.0/examples/src/main/resour

1. 软件版本 软件 版本 Spark 1.6.0 Hive 1.2.1 2. 场景描述 在使用Spark时,有时需要存储DataFrame数据到Hive表中,一般的存储方式如下: // 注册临时表 myDf.registerTempTable("t1") // 使用SQLContext从临时表创建Hive表 sqlContext.sql("create table h1 as select * from t1") 在DataFrame中存储一般的数据类型,比如Do

Spark 编程读取hive,hbase, 文本等外部数据生成dataframe后,一般我们都会map遍历get数据的每个字段,此时如果原始数据为null时,如果不进行判断直接转化为string,就会报空指针异常 java.lang.NullPointerException 示例代码如下: val data = spark.sql(sql) val rdd = data.rdd.map(record => { val recordSize = record.size for(i <- 0 to

写随笔大概也是做笔记记录下自己思考的意思吧,之前有些事情觉得做随笔还是比较有用的,mark一下一个有用的网址 关于rdd的操作,网上有很多很多的教程,当初全部顺一遍,除了对rdd这个类型有了点概念,剩下具体的方法以及方法的写法已经快忘记了,所以具体还是记一下对某些事情的思考吧. 关于将rdd保存为文件,我使用的是 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Wordcount { def main(args: Array[St

# 创建文件 def create(): df1 = pd.DataFrame({"a1": [1, 2, 3], "b1": [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({"a2": [1, 2, 3], "b2": [4, 5, 6]}) # 第一种方法 with with pd.ExcelWriter(r"D:\test\test.xlsx") as xlsx: df1.to_exc

声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速