作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 SparkSQL这块儿从1.4开始支持了很多的窗口分析函数,像row_number这些,平时写程序加载数据后用SQLContext 能够很方便实现很多分析和查询,如下 val sqlContext = new SQLContext(sc) sqlContext.sql("select -.") 然而我看到Spark后续版本的DataFrame功能很强大,想试试使用这种方式来实现比如r

1.总体执行流程 使用下列代码对SparkSQL流程进行分析.让大家明确LogicalPlan的几种状态,理解SparkSQL总体执行流程 // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits

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

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

Spark内部执行机制 1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架.主要由sparkcontext(spark上下文).cluster manager(资源管理器)和▪executor(单个节点的执行进程).其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理.executor是应用执行的主要进程,内部含有多个task线程以及内存空间.   图1 spark分布式部署图 详细流程图如下图2:     图2 详细流程图 (1) 应用程序在使用spark-s

1.spark推测执行开启 设置 spark.speculation=true即可 2.spark开启推测执行的好处 推测执行是指对于一个Stage里面运行慢的Task,会在其他节点的Executor上再次启动这个task,如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果,同时会干掉其他Executor上运行的实例,从而加快运行速度 3.问题 我们的spark任务会将计算结果写入kafka,再有logstash写入es. 最近由于kafka集群写入慢,甚至写不进去

spark任务在执行期间,有时候会遇到临时目录创建失败,导致任务执行错误. java.io.IOException: Failed to create local dir in -- spark执行过程的文件夹 spark创建临时文件机制 spark作为并行计算框架,同一个作业会被划分为多个任务在多个节点执行,reduce的输入可能存在于多个节点,因此需要shuffle将所有reduce的输入汇总起来:而shuffle时需要通过diskBlockManage将map结果写入本地,优先写入memo

Spark分布式执行原理 让代码分布式运行是所有分布式计算框架需要解决的最基本的问题. Spark是大数据领域中相当火热的计算框架,在大数据分析领域有一统江湖的趋势,网上对于Spark源码分析的文章有很多,但是介绍Spark如何处理代码分布式执行问题的资料少之又少,这也是我撰写文本的目的. Spark运行在JVM之上,任务的执行依赖序列化及类加载机制,因此本文会重点围绕这两个主题介绍Spark对代码分布式执行的处理.本文假设读者对Spark.Java.Scala有一定的了解,代码示例基于Scal

Spark job执行流程消息图 1.介绍

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) :

前言 Catalyst是Spark SQL核心优化器,早期主要基于规则的优化器RBO,后期又引入基于代价进行优化的CBO.但是在这些版本中,Spark SQL执行计划一旦确定就不会改变.由于缺乏或者不准确的数据统计信息(如行数.不同值的数量.NULL值.最大/最小值等)和对成本的错误估算导致生成的初始计划不理想,从而导致执行效率相对低下. 那么就引来一个思考:我们如何能够在运行时获取更多的执行信息,然后根据这些信息来动态调整并选择一个更优的执行计划呢? Spark SQL自适应执行优化引擎(Ad

1. 学科最受欢迎老师解法补充 day21中该案例的解法四还有一个问题,就是当各个老师受欢迎度是一样的时候,其排序规则就处理不了,以下是对其优化的解法 实现方式五 FavoriteTeacher5 package com._51doit.spark04 import org.apache.spark.{Partitioner, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import scala.collection.muta

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

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

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

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

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

前言 一个SQL从词法解析.语法解析.逻辑执行计划.物理执行计划最终转换为可以执行的RDD,中间经历了很多的步骤和流程.其中词法分析和语法分析均有ANTLR4完成,可以进一步学习ANTLR4的相关知识做进一步了解. 本篇文章主要对一个简单的SQL生成的逻辑执行计划物理执行计划的做一个简单地说明. 示例代码 case class Person(name: String, age: Long) private def runBasicDataFrameExample2(spark: SparkSes

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(