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

原文链接:使用Spark读写CSV格式文件 CSV格式的文件也称为逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号.在本文中的CSV格式的数据就不是简单的逗号分割的),其文件以纯文本形式存表格数据(数字和文本).CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列. 本篇文章将介绍如何使用Spark 1.3+的外部

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

PMML,全称预言模型标记语言(Predictive Model Markup Language),利用XML描述和存储数据挖掘模型,是一个已经被W3C所接受的标准.PMML是一种基于XML的语言,用来定义预言模型.详细的介绍可以参考:http://dmg.org/pmml/v4-3/GeneralStructure.html. 本文将介绍如何在Spark中导出PMML文件(Python语言). 首先我们需要安装jpmml-sparkml-package.具体的安装细节可以参考:https://

最近用spark在集群上验证一个算法的问题,数据量大概是一天P级的,使用hiveContext查询之后再调用算法进行读取效果很慢,大概需要二十多个小时,一个查询将近半个小时,代码大概如下: try: sql = """ select ltescrsrq, mr_ltencrsrq1, mr_ltencrsrq2, mr_ltencrsrq3, ltescrsrp, mr_ltencrsrp1, mr_ltencrsrp2, mr_ltencrsrp3, mr_ltesctad

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

pandas-19 DataFrame读取写入文件的方法 DataFrame有非常丰富的IO方法,比如DataFrame读写csv文件excel文件等等,操作很简单.下面在代码中标记出来一些常用的读写操作方法,需要的时候查询一下该方法就可以了. df1.to_csv('df1.csv') # 默认会把 index 也当成一列写入到文件中 df1.to_csv('df2.csv', index=False) # 如果不想显示索引,可以添加第二个参数 index = False df1.to_jso

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) :

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.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(

1. 在生产环境下,很多文件是GBK编码格式的,而SPARK 常用的textFile方法默认是写死了读UTF-8格式的文件,其他格式文件会显示乱码 用如下代码实现读取GBK文件的方法 import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkCo

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

问题重现 rdd.repartition(1).write.csv(outPath) 写文件之后发现文件是压缩过的 write时首先会获取hadoopConf,然后从中获取是否压缩以及压缩格式 org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource def write( org.apache.spark.sql.execution.datasources.InsertIntoHadoopFsRelationCommand val hadoopC

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

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab