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

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

DataSet:面向对象的,从JVM进行构建,或从其它格式进行转化 DataFrame:面向SQL查询,从多种数据源进行构建,或从其它格式进行转化 RDD DataSet DataFrame互转 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame va

Spark SQL内置函数官网API:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions%24 平常在使用mysql的时候,我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数,如数值函数:求绝对值abs().平方根sqrt()等,还有其它的字符函数.日期函数.聚合函数等等.使我们利用这些内置函数能够快速实现我们的业务逻辑.在SparkSQL里其实也为我们提供了近

/** * Equality test. * {{{ * // Scala: * df.filter( df("colA") === df("colB") ) * * // Java * import static org.apache.spark.sql.functions.*; * df.filter( col("colA").equalTo(col("colB")) ); * }}} * * @group expr_op

转载自:https://www.jianshu.com/p/e4c90dc08935 1.需求背景 通过Spark将关系型数据库(以Oracle为例)的表同步的Hive表,要求用Spark建表,有字段注释的也要加上注释.Spark建表,有两种方法: 用Spark Sql,在程序里组建表语句,然后用Spark.sql("建表语句")建表,这种方法麻烦的地方在于你要读取Oracle表的详细的表结构信息,且要进行Oracle和Hive的字段类型进行一一对应 用DataFrame 的saveA

数据库也是 spark 数据源创建 df 的一种方式,因为比较重要,所以单独算一节. 本文以 postgres 为例 安装 JDBC 首先需要 安装 postgres 的客户端驱动,即 JDBC 驱动,这是官方下载地址,JDBC,根据数据库版本下载对应的驱动 上传至 spark 目录下的 jars 目录 并设置环境变量 export SPARK_CLASSPATH = /usr/lib/spark/jars 编程模板 如何操作数据库,不同的版本方法不同,网上的教程五花八门,往往尝试不成功. 其实

数据抽象 sparkSQL 的数据抽象是 DataFrame,df 相当于表格,它的每一行是一条信息,形成了一个 Row Row 它是 sparkSQL 的一个抽象,用于表示一行数据,从表现形式上看,相当于一个 tuple 或者 表中的一行: from pyspark.sql import Row ##### 创建 Row #### method 1 row = Row(name="Alice", age=11) print row # Row(age=11, name='Alice'

PySpark Usage Guide for Pandas with Apache Arrow(使用Apache Arrow的Pandas PySpark使用指南) Apache Arrow in Spark Ensure PyArrow Installed Enabling for Conversion to/from Pandas Pandas UDFs (a.k.a. Vectorized UDFs) Scalar Grouped Map Grouped Aggregate Usage

0. 概述 本文档面向需要使用MaxCompute Spark进行开发的用户使用.本指南主要适用于具备有Spark开发经验的开发人员. MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务,它在统一的计算资源和数据集权限体系之上,提供Spark计算框架,支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业,以满足更丰富的数据处理分析场景. 本文将重点介绍MaxCompute Spark能够支撑的应用场景,同时说明开发的依赖条件和环境准备,重点对Spark作业开发

本文主要介绍spark sql读写es.structured streaming写入es以及一些参数的配置 ES官方提供了对spark的支持,可以直接通过spark读写es,具体可以参考ES Spark Support文档(文末有地址). 以下是pom依赖,具体版本可以根据自己的es和spark版本进行选择: <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch

Spark TempView和GlobalTempView的区别 TempView和GlobalTempView在spark的Dataframe中经常使用,两者的区别和应用场景有什么不同. 我们以下面的例子比较下两者的不同. from pyspark.sql import SparkSession import numpy as np import pandas as pd spark = SparkSession.builder.getOrCreate() d = np.random.rand

来自官网DataFrames.DataSets.SQL,即sparkSQL模块. 通过dataframe接口,sparkSQL支持多种数据源的操作.可以把dataframe注册为临时视图,也可以通过关系转换. 1)默认格式是parquet,这是一种columnar(柱状的,按列的)的格式,按列存储(如Hadoop中). parquet载入后就是dataframe格式,而dataframe可以直接写出到parquet文件. df = spark.read.load("examples/src/ma

spark 读取Phoenix hbase table表到 DataFrame的方式 Demo1: 方式一:spark read读取各数据库的通用方式 方式二:spark.load 方式三:phoenixTableAsDataFrame(需要指定列名,留空就可以不指定列名) 方式四:phoenixTableAsRDD (需要指定列名,留空就可以不指定列名) Demo2: 方式一: 方式二: Demo3: Demo4:(点个赞) 4.1在phoenix中建表 4.2启动spark-shelll 4

1.连接mysql --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中,SET GLOBAL binlog_format=mixed; 2.Spark中 使用Hive的udf 同样使用-jars 才行 3.Spark jupyter使用 https://www.jb51.net/article/163641.htm https://my.oschina.net/albert2011/blog/754174 使用jupyter-not

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea

在滴滴的两年一直在加班,人也变懒了,就很少再写博客了,最近在进行Carbondata和hive集成方面的工作,于是乎需要对Carbondata进行深入的研究. 于是新开一个系列,记录自己学习Carbondata的点点滴滴,希望对大家也有所帮助. 1.环境准备 当前版本是1.2.0-SNAPSHOT git clone https://github.com/apache/carbondata.git 先用IDEA打开carbondata的代码,点击上方的View -> Tool Windows -

When I write PySpark code, I use Jupyter notebook to test my code before submitting a job on the cluster. In this post, I will show you how to install and run PySpark locally in Jupyter Notebook on Windows. I've tested this guide on a dozen Windows 7

1. Pandas_UDF介绍 PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式,以减少PySpark和Pandas之间的开销. Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API,由Spark使用Arrow传输数据,使用Pandas处理数据.Pandas_UDF是使用关键字pandas_udf作为装饰器或包装函数来定义的,不需要额外的配置.目前,有两种类型的Pandas_UDF,分别是Scalar(标量映射)和Grouped M

mx.formatter.DateFormatter var df:DateFormatter = new DateFormatter(); df.formatString = "YYYY-MM-DD JJ:NN:SS"; df.format(new date()); 用到老的DateFormatter spark里的DateTimeFormatter 根据官方的例子 import spark.formatters.DateTimeFormatter; df.dateTimePatte

es和spark的集成比较简单, 直接使用内部封装的一些方法即可 版本设置说明: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/requirements.html maven依赖说明: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/install.html 1, maven配置: <?xml version="1.0" encod