1.日期加减spark sql 日期加减,date_sub,date_addval dateDF=spark.range(10) .withColumn("today",current_date()) .withColumn("now",current_timestamp()) dateDF.createOrReplaceTempView("dateTable") dateDF.printSchema() dateDF.select(date_s

Spark UDF Java 示例 在这篇文章中提到了用Spark做用户昵称文本聚类分析,聚类需要选定K个中心点,然后迭代计算其他样本点到中心点的距离.由于中文文字分词之后(n-gram)再加上昵称允许各个特殊字符(数字.字母.各种符号--),如果直接在原来的文本数据上进行聚类,由于文本的"多样性",聚类效果并不一定好.因此准确对昵称先进行一个预分类的过程,这里的分类不是机器学习里面的分类算法(逻辑回归.线性回归),而是根据昵称文本的特征进行分类:给定一个文本昵称字符串,分类方法逐个地

aggregate算是spark中比较常用的一个函数,理解起来会比较费劲一些,现在通过几个详细的例子带大家来着重理解一下aggregate的用法. 1.先看看aggregate的函数签名在spark的源码中,可以看到aggregate函数的签名如下: def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U 可以看出,这个函数是个柯里化的方法,输入参数分为了两部分:(zeroValu

以下是个人理解,一切以官网文档为准. http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.html 在开始之前,我先介绍一下,RDD是什么? RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD.从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组.和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理.因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为R

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM

摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:         Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住       了数据集的逻辑操作         Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算 本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:   

摘要: RDD:弹性分布式数据集,是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作,一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子:         Transformation(转换):Transformation属于延迟计算,当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换,仅仅是记住       了数据集的逻辑操作         Ation(执行):触发Spark作业的运行,真正触发转换算子的计算 本系列主要讲解Spark中常用的函数操作:   

reduceByKey函数API: def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: JFunction2[V, V, V]): JavaPairRDD[K, V] def reduceByKey(func: JFunction2[V, V, V], numPartitions: Int): JavaPairRDD[K, V] 该函数利用映射函数将每个K对应的V进行运算. 其中参数说明如下: - func:映射函数,根据需求自定义: - partit

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

形式:(参数)=> 表达式  [ 一种匿名函数 ] 例1:map(x => x._2) 解:x=输入参数,“=>” 右边是表达式(处理参数): x._2 : x变为(**,x,**...)元组的第二个元素: map ():将每一条输入参数映射为一个新的对象,在spark中会生成新的RDD,如下 flatmap ()对比 例2:filter(line=>line.split(",")=="Tom")- 过滤 解:先 line.split(“,”

问题 // 每个点为hardData中的一个Array val hardData = spark.read.textFile(args(0)).rdd .map(_.split(" ").map(_.toDouble).toArray) .cache() hardData.map(a => println(a(0).toString + " " + a(1).toString + " " + a(3).toString)) 结果中没有输出

Spark 版本 2.3 文中测试数据(json) {"name":"lillcol", "age":24,"ip":"192.168.0.8"} {"name":"adson", "age":100,"ip":"192.168.255.1"} {"name":"wuli&quo

UDAF简介 UDAF(User Defined Aggregate Function)即用户定义的聚合函数,聚合函数和普通函数的区别是什么呢,普通函数是接受一行输入产生一个输出,聚合函数是接受一组(一般是多行)输入然后产生一个输出,即将一组的值想办法聚合一下. UDAF的误区 我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的,实际上UDAF可以跟group by一起使用,也可以不跟group by一起使用,这个其实比较好理解,联想到mysql中的max.min等函数,可以: se

前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df

aggregate函数将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U   注意: 1.每个分区开始聚合第一个元素都是zeroValue 2.分区之间的聚合,zeroValue也参与运算   scal

源文件内容示例: http://bigdata.beiwang.cn/laoli http://bigdata.beiwang.cn/laoli http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan 实现代码: object SparkSqlDemo11 { /** * 使用开窗函数,计算TopN * @param args */ def main(args: Array[String]): Unit = { va

源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数,从而能更好的应用于工作中. 连接Hbase,读取hbase的过程,首先代码如下: def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String,fromdate: Date,todate : Date) : RDD[(ImmutableBytesWritable,Result)] = { val configuration = HBaseConfigura

Spark(Hive) SQL中UDF的使用(Python):http://www.tuicool.com/articles/3yMBNb7

一.combineByKey算子简介 功能:实现分组自定义求和及计数. 特点:用于处理(key,value)类型的数据. 实现步骤: 1.对要处理的数据进行初始化,以及一些转化操作 2.检测key是否是首次处理,首次处理则添加,否则则进行分区内合并[根据自定义逻辑] 3.分组合并,返回结果 二.combineByKey算子代码实战 package big.data.analyse.scala.arithmetic import org.apache.spark.sql.SparkSession

aggregateByKey与aggregate类似,都是进行两次聚合,不同的是后者只对分区有效,前者对分区中key进一步细分 def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, partitioner: Partitioner) (seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)] def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, numPartition

1.parallelize       并行集合,切片数.默认为这个程序所分配到的资源的cpu核的个数.       查看大小:rdd.partitions.size      sc.paralielize(1 to 100,2)   2.rdd持久化   persist()    cache()