一. 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 …… 请根据给定的实验数据,在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容: 1.先运行spark,进入shell界面 (1)该

今天做实验[Spark SQL 编程初级实践],虽然网上有答案,但都是用scala语言写的,于是我用java语言重写实现一下. 1 ．Spark SQL 基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json.{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }{ "id":2, "name":"Bob&q

实验 5  Spark SQL 编程初级实践    参考厦门大学林子雨 1． Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 employee.json. { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","

1．spark-shell交互式编程 (1) 该系总共有多少学生 scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt MapPartitionsRDD[4] at textFile at <consol

一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

1.题目: 源码: import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.DataFrameReader object TestMySQL { def main(args: Array[String]) { val spar

一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame

源文件内容如下(包含 id,name,age),将数据复制保存到 ubuntu 系统/usr/local/spark 下, 命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按 id:1,name:Ella,age:36 的格式 打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码.(任选一种方法即可) 1,Ella,36 2,Bob,29 3,Jack,29 代码如下: import org.apache.spark.sql.types._ import or

实验 2 Scala 编程初级实践 一.实验目的 1.掌握 Scala 语言的基本语法.数据结构和控制结构: 2.掌握面向对象编程的基础知识,能够编写自定义类和特质: 3.掌握函数式编程的基础知识,能够熟练定义匿名函数.熟悉 Scala 的容器类库的基本 层次结构,熟练使用常用的容器类进行数据: 4.熟练掌握 Scala 的 REPL 运行模式和编译运行方法. 二.实验平台 已经配置完成的 Scala 开发环境.Scala 版本为 2.11.8. 三.实验内容和要求 1. 计算级数 请用脚本的方

Spark-RDD编程常用转换算子代码实例 Spark rdd 常用 Transformation 实例: 1.def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]   将函数应用于RDD的每一元素,并返回一个新的RDD package top.ruandb import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object RddTest extends App{ val sparkConf = new SparkConf

目录 一.实验目的 二.实验平台 三.实验内容.要求 1．pyspark交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 四.实验过程 (一)pyspark交互式编程 (二)编写独立应用程序实现数据去重 (三)编写独立应用程序实现求平均值问题 一.实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作: 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:Ubuntu16.04 Spark版本:2.4.0 Python版本:3.4.3 三.

本篇主要是记录自己在中解决RDD编程性能问题中查阅的论文博客,为我认为写的不错的建立索引方便查阅,我的总结会另立他篇 1)通过分区(Partitioning)提高spark性能https://blog.csdn.net/qq_32649581/article/details/83029852 2)DataFrame的repartition.partitionBy.coalesce区别 https://blog.csdn.net/u010720408/article/details/9022946

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建

一句话说,在Spark中对数据的操作其实就是对RDD的操作,而对RDD的操作不外乎创建.转换.调用求值. 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),弹性分布式数据集. 它定义了如何在集群的每个节点上操作数据的一系列命令,而不是指真实的数据,Spark通过RDD可以对每个节点的多个分区进行并行的数据操作. 之所以称弹性,是因为其有高容错性.默认情况下,Spark会在每一次行动操作后进行RDD重计算,如想在多个行动操作中使用RDD,可以将其缓存(以分区的方式

1.RDD基础 Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在分区的不同节点上. 用户可以通过两种方式创建RDD: (1)读取外部数据集====> sc.textFile(inputfile) (2)驱动器程序中对一个集合进行并行化===>sc.parallelize(List("pandas","I like pandas")) 2.RDD操作 转化(Transformations)和行动*(Action

1. 计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn,直到 Sn 刚好大于或等于 q为止,其中 q 为大于 0 的整数,其值通过键盘输入. Sn = 2/1+3/2+4/3+......+n+1/n 例如,若 q 的值为 50.0,则输出应为:Sn=50.416695.请将源文件保存为exercise2-1.scala,在REPL模式下测试运行,测试样例:q=1时,Sn=2:q=30时,Sn=30.891459:q=50 时,Sn=50.416695. object test

Spark菜鸟学习营Day3 RDD编程进阶 RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.getSecurityId(

Spark菜鸟学习营Day1 从Java到RDD编程 菜鸟训练营主要的目标是帮助大家从零开始,初步掌握Spark程序的开发. Spark的编程模型是一步一步发展过来的,今天主要带大家走一下这段路,让我们从一段最最基础的Java代码开始. 问题:Java有哪些数据结构 大致有如下几种,其中List与Map是最重要的: List Map Set Array Heap Stack Queue Tree 练习:构造一个1-5的List,把他们打印出来 写法1 List<Integer> input =

--------------------- 本节内容: · Spark转换 RDD操作实例 · Spark行动 RDD操作实例 · 参考资料 --------------------- 关于学习编程方式的,每个人都有自己的方式.对我个人来说,最好的方法还是多动手写demo,要多写代码,才能理解的更加深刻,本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项,本文一共讲解了20个RDD的使用demo. 一.Spark转换 RDD操作实例 RDD转换操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其

通过一个简单的单词计数的例子来开始介绍RDD编程. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object word { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("word") val sc = new SparkContext(conf) val inpu