spark 计算两个dataframe 的差集.交集.合集,只选择某一列来对比比较好.新建两个 dataframe : import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster(

在做spark开发过程中,时不时的就有可能遇到租户的hive库目录下的文件个数超出了最大限制问题. 一般情况下通过hive的参数设置: val conf = new SparkConf().setAppName("MySparkJob") //.setMaster("local[1]").setMaster("spark://172.21.7.10:7077").setJars(List("xxx.jar")).set(&qu

https://blog.csdn.net/nihaoxiaocui/article/details/95060906 https://xuexiyuan.cn/article/detail/173.html from etlsdk.lib.datasources.datasource_factory import DatasourceFactory from data_pipeline.df_transform.transform import DataframeTransform from

1. 获取SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate()1. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext2. 获取sqlContext: sq

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53320669 pyspark.sql.SQLContext Main entry point for DataFrame and SQL functionality. [pyspark.sql.SQLContext] 皮皮blog pyspark.sql.DataFrame A distributed collection of data grouped into named columns. sp

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

测试数据: id,name,age,comment,date 1,lyy,28,"aaa bbb",20180102020325 scala> var data = spark.read.format("csv").option("header",true).load("file:///E:/liyanyan/data/test.csv") scala> data.printSchema root |-- id:

Spark Overview(Spark概述) ·Apache Spark是一种快速通用的集群计算系统. ·它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎. ·它还支持丰富的高级工具集,包括用于SQL和结构化数据处理的Spark SQL,用于机器学习的MLlib,用于图形处理的GraphX和Spark Streaming Security(安全性) ·Spark中的安全性默认为OFF. ·这可能意味着您很容易受到默认攻击. ·在下载和运行Spark之前,

import os import sys spark_name = os.environ.get('SPARK_HOME',None) if not spark_name: raise ValueErrorError('spark环境没有配置好') sys.path.insert(0,os.path.join(spark_name,'python')) sys.path.insert(0,os.path.join(spark_name,'python/lib/py4j-0.10.4-src.zi

本来虚拟centos的服务器的磁盘分配的就不大,之前只分配了20G的样子,由于最近有装了不少软件,比如nifi压缩版就有1.2G的大小,一下子没有磁盘资源了.今晚就折腾在这事上了. [root@master spark]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/centos-root 17G 17G 20K % / devtmpfs .4G .4G % /dev tmpfs .4G .0K .4G % /dev/

Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon. Q2. What problem is this proposal NOT designed to solve? Q3. How is it done today, and what are the limits of current practice? Q4. What is new in your approach and

有类型操作 flatMap 通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset val ds1=Seq("hello spark","hello hadoop").toDS() ds1.flatMap(item => item.split(" ")).show() map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式 val ds2=Seq(Person("zhangsan",15),Per

intersect except是spark提供的集合差集运算, 但是要求参与运算的两个dataframe,有相同的data Schema. 如果我想从 集合1(attribute1, attribute2, attribute3)求 attribute2 出现在另一个集合2(attribute2, attribute4, attribute5)里的所有行 则intersect 完全无效, 我刚接触spark没多久, 只好就绕了一下路. 实践如下. multiple_orders$forJoin

scala集合转化为DS/DF case class TestPerson(name: String, age: Long, salary: Double) val tom = TestPerson(,35.5) val sam = TestPerson(,40.5) val PersonList = mutable.MutableList[TestPerson]() PersonList += tom PersonList += sam val personDS = PersonList.to

RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1)都是spark中得弹性分布式数据集,轻量级 2)都是惰性机制,延迟计算 3)根据内存情况,自动缓存,加快计算速度 4)都有partition分区概念 5)众多相同得算子:map flatmap 等等 区别: 1)RDD不支持SQL 2)DF每一行都是Row类型,不能直接访问字段,必须解析才行 3)DS每一行是什么类型是不一定的,在自定义了case class之后可以很自由的获 得每一行的信息 4)DataFrame与Datase

println("--------------------"+data.rdd.getNumPartitions) // 获取DF中partition的数目 val partitions = data.rdd.glom().collect() // 获取所有data下所有的partition,返回一个partition的集合 for(part <- partitions){ println(part.getClass.getName + "::::::::"

spark之交集并集差集拉链 def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator") val sc = new SparkContext(sparkConf) // TODO 算子 - 双Value类型 // 交集,并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致 // 拉链操作两个数据源的类型可以

// 主键字段保持不变,再转换回来 var columnMap:Map[String, String] = Map() for(key <- keysOpt){ columnMap += (key + " AS " + key + "S" -> key) } // keysOpt:主键字段构成的数组 var columnBackMap:Map[String, String] = Map() for(key <- columnName){ if(!k

System.setProperty("hadoop.home.dir", "C:\\hadoop-2.7.2"); val spark = SparkSession.builder().config(new SparkConf().setAppName("LR").setMaster("local[*]")).config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131