当我们在使用spark1.6的时候,当我们创建SQLContext读取一个文件之后,返回DataFrame类型的变量可以直接.map操作,不会报错.但是升级之后会包一个错误,如下: 报错:No implicits found for parameter evidence$6: Encoder[Unit] 主要的错误原因为: ******error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int,

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

转载:http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/52871000 随着新版本的spark已经逐渐稳定,最近拟将原有框架升级到spark 2.0.还是比较兴奋的,特别是SQL的速度真的快了许多.. 然而,在其中一个操作时却卡住了.主要是dataframe.map操作,这个之前在spark 1.X是可以运行的,然而在spark 2.0上却无法通过.. 看了提醒的问题,主要是: error: Unable to find encoder for

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

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

Suppose I have a df which has columns of 'ID', 'col_1', 'col_2'. And I define a function : f = lambda x, y : my_function_expression. Now I want to apply the f to df's two columns 'col_1', 'col_2' to element-wise calculate a new column 'col_3' , somew

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.   1.union.unionAll.unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_n

fold 操作 区别 与 co 1.mapValus 2.flatMapValues 3.comineByKey 4.foldByKey 5.reduceByKey 6.groupByKey 7.sortByKey 8.cogroup 9.join 10.LeftOutJoin 11.RightOutJoin 1.map(func) 2.flatMap(func) 3.mapPartitions(func) 4.mapPartitionsWithIndex(func) 5.simple(with

Transformation处理的数据为Key-Value形式的算子大致能够分为:输入分区与输出分区一对一.聚集.连接操作. 输入分区与输出分区一对一 mapValues mapValues:针对(Key,Value)型数据中的Value进行Map操作,而不正确Key进行处理. 方框代表RDD分区.a=>a+2代表仅仅对( V1. 1)数据中的1进行加2操作,返回结果为3. 源代码: /** * Pass each value in the key-value pair RDD through

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

提出问题 1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据? 2. shuffle读过程是否有溢出操作?是如何处理的? 3. shuffle读过程是否可以排序.聚合?是如何做的? ...... 概述 在 spark shuffle的写操作之准备工作 中的 ResultTask 和 ShuffleMapTask 看到了,rdd读取数据是调用了其 iterator 方法. 计算或者读取RDD org.apache.spark.rdd.R

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) :

spark的RDD操作 在上一节Spark经典的单词统计中,了解了几个RDD操作,包括flatMap,map,reduceByKey,以及后面简化的方案,countByValue.那么这一节将介绍更多常用的RDD操作,并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况. spark的flatMap flatMap,有着一对多的表现,输入一输出多.并且会将每一个输入对应的多个输出整合成一个大的集合,当然不用担心这个集合会超出内存的范围,因为spark会自觉地将过多的内容溢写到磁盘.当然如果对运行的机器的内

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

2016-06-06 RxJava是最近两年火起来的一个框架,核心是异步,但是对于我来说印象最深的是响应式编程的思想.最近刚好想把自己的项目改成用RxJava实现,所以就研究了下.抛物线和大头鬼两位大牛也讲解的很详细和形象,其实RxJava里除了这种响应式的编程思想不太好理解外,操作符也是比较难理解的一部分.响应式编程思想不是三言两语就能讲清楚,想学习的人也不是通过看几遍blog就能学会的.我这里主要是讲操符,通过分解的方式一步一步带领大家看着到底是怎么回事,就以常用的map为例. 首先看一段伪

python 中有几个比较酷炫的操作,比如:zip.lambda.map 一.zip操作 zip字面意思:拉链.这么来记,把几个东西扔到一个包里,拉上拉链,就算打包好了.通俗点讲,就是把第1个参数.与第2个参数... 到第N个元素,按位置1个个对齐,打包输出一系列元组(turple). x = (1, 2) y = ("a", "b") zip_result = zip(x, y) print(list(zip_result)) x = [4, 5, 6] y =

上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作 首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs

因为最近要买房子,然后对房市做了一些调研,发现套路极多.卖房子的顾问目前基本都是一派胡言能忽悠就忽悠,所以基本他们的话是不能信的.一个楼盘一次开盘基本上都是200-300套房子,数据量虽然不大,但是其实看一下也很烦要一页一页的翻,如果是在纸上的话,他们还不让你给带回去.所以就是在选一个价格楼层也合适的房子,基本上很不方便.但是幸运的是,合肥市的房子的所有的价格都在合肥是物价局上面公示出来了.所以这里考虑的就是先把房子的价格数据都给爬下来,然后分析房子的单价,总价来选个觉得最适合自己的房源. 这里

RDD操作分为转换操作和行动操作. 对于RDD而言,每一次的转化操作都会产生不同的RDD,供一个操作使用. 我们每次转换得到的RDD是惰性求值的 也就是说,整个转换过程并不是会真正的去计算,而是只记录了转换的轨迹. 当遇到行动操作的时候,才会发生真正的计算,从DAG图的源头开始进行“从头到尾”的计算. 常见的操作 操作类型 函数名 作用 转化操作 map() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,返回值是新的RDD flatMap() 参数是函数,函数应用于RDD每一个元素,将元素数据进行拆分

scala> val m = List(List("a","b"),List("c","d")) m: List[List[String]] = List(List(a, b), List(c, d)) scala> m.flatten res8: List[String] = List(a, b, c, d) scala> val n = List(List(1,2),List(3,4)) n: List[