sqlContext.sql("""    SELECT user_no,cust_id,oper_code     FROM cui.operation_data_android     WHERE user_no <> 'null'""").repartition(1).saveAsTextFile("/out.txt")

Shell: 执行Mysql查询,并将查询结果导出到文件 直接使用Mysql执行查询 mysql> use xxx_dbName; mysql> select * from log_06 where nat_ip=1234315965 limit 3; +--------------+------+-----------+----------+---------------------+------------+----------+------------+----------+------

02.体验Spark shell下RDD编程 1.Spark RDD介绍 RDD是Resilient Distributed Dataset,中文翻译是弹性分布式数据集.该类是Spark是核心类成员之一,是贯穿Spark编程的始终.初期阶段,我们可以把RDD看成是Java中的集合就可以了,在后面的章节中会详细讲解RDD的内部结构和工作原理. 2.Spark-shell下实现对本地文件的单词统计 2.1思路 word count是大数据学习的经典案例,很多功能实现都可以归结为是word count

order_created.txt   订单编号  订单创建时间 -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: order_picked.txt   订单编号  订单提取时间 -- :: -- :: -- :: 上传上述两个文件到HDFS: hadoop fs -put order_created.txt /data/order_created.txt hadoop fs -put order_picked.txt /data/order_picked.txt 通过Spark SQ

终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧.不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的.另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口. 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算.这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境. 先来粗略的

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no

参数文件 当MySQL示例启动时,数据库会先去读一个配置参数文件,用来寻找数据库的各种文件所在位置以及指定某些初始化参数,这些参数通常定义了某种内存结构有多大等.在默认情况下,MySQL实例会按照一定的顺序在指定的位置进行读取,可以通过命令mysql --help | grep my.cnf来寻找. 如果启动时没有找到参数文件,这时所有的参数值取决于编译MySQL时指定的默认值和源代码中指定参数的默认值.(Oracle数据库启动时,如果找不到参数文件,是不能进行装载操作的.) 可以通过show

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)

Spark:使用Spark Shell的两个示例 Python 行数统计 ** 注意: **使用的是Hadoop的HDFS作为持久层,需要先配置Hadoop 命令行代码 # pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/mint/README.md") # 创建一个名为lines的RDD.首先要确保README.md在HDFS文件系统相应的路径中.这里的文档是Spark在安装目录下,选择其他文档. >>> lines.

我们经常会遇到这样的场景:上传/下载文件. 有两种思路可以解决这个问题: (1)将文件存储在服务器的文件系统中: (2)将文件存储在数据库中. 如果我们选择(2),那么我们可以使用MongoDB GridFS 用于存储大小超过 16MB 的文件. 一.MongoDB GridFS 介绍 MongoDB GridFS 是一个分布式文件系统,可用于存储/检索大小超过 16MB 的文件. 内部实现:将文件分割为一个个 chunk (默认大小为 255KB)进行存储. 两个优点: (1)可以存储大文件(

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")

InnoDB存储引擎文件 MySQL数据库包括数据库本身的文件和存储引擎文件.数据库自身的文件由参数文件(my.cnf).错误日志文件.慢查询日志文件.查询日志文件.二进制日志文件.套接字文件.pid文件.表结构定义文件(tabname.frm) 和InnoDB存储引擎相关的文件有表空间文件和重做日志文件. 一.表空间文件 InnoDB引擎将存储的数据按照表空间进行存放的设计.在默认配置下有一个初始大小10M,名为ibdata1的文件.该文件就是默认的表空间文件,可以通过innodb_data_

POI导出Excel和InputStream存储为文件   本文需要说明的两个问题 InputStream如何保存到某个文件夹下 POI生成Excel POI操作utils类 代码如下.主要步骤如下: 创建workbook 创建sheet 生产表头,并做相应的美化 将list中传进来的数据依次添加到sheet中 POI操作类 import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import org.apache.poi.hssf.util.HSSFColor; imp

Shell 命令行求两个文件每行对比的相同内容 遇到的一个实际问题是,2017年08月01日起,所有未经实名的域名,全部停止解析.而我手上有不少域名,其中很多都是没有实名的.但我不知道哪些实名了,哪些没有实名.所以,我搞到了两个文件: 我的上级代理商的所有未实名的域名列表 我的所有域名列表 现在,我需要得到的是,我的域名在所有未实名域名列表中出现的个数. 简单来说,就是求a文件和b文件的每行对比的合集. 两层 while 循环求合集 事实上我解决这个问题是用js解决的.把两个文件构建成数组之后,

不多说,直接上干货! 比如,我这里拿主成分分析(PCA). 1.主成分分析(PCA)的概念介绍 主成分分析(PCA) 是一种对数据进行旋转变换的统计学方法,其本质是在线性空间中进行一个基变换,使得变换后的数据投影在一组新的“坐标轴”上的方差最大化,随后,裁剪掉变换后方差很小的“坐标轴”,剩下的新“坐标轴”即被称为 主成分(Principal Component) ,它们可以在一个较低维度的子空间中尽可能地表示原有数据的性质.主成分分析被广泛应用在各种统计学.机器学习问题中,是最常见的降维方法之一

本文通过MetaWeblog自动发布,原文及更新链接:https://extendswind.top/posts/technical/problem_spark_reading_hdfs_serializable Spark提供了HDFS上一般的文件文件读取接口 sc.textFile(),但在某些情况下HDFS中需要存储自定义格式的文件,需要更加灵活的读取方式. 使用KeyValueTextInputFormat Hadoop的MapReduce框架下提供了一些InputFormat的实现,其

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

[^ ] 跟 [! ] 差在哪?-- Shell十三问<第十四问> 这道题目说穿了, 就是要探讨 Wildcard(通配符)与 Regular Expression(正则表达式)的差别的.这也是许多初学 shell 的朋友很容易混乱的地方. 首先, 让我们回到十三问之第 2 问, 再一次将我们提到的 command line format 温习一次: [code]command_name options arguments[/code] 同时, 也再来理解一下我在第 5 问所提到的变量替换的特

开发过程中,有时会在本地存储一些文件,但是我们不确定有没有存上,可以通过以下方法来查看测试手机上本地存储的文件: 1.选择xcode上面的window下面的Devices 2.先在左边选中你当前的设备,然后在右下角选择你要查看的app,点击下面的齿轮按钮,选择下载,就能得到你要看的app当前沙盒里存储的文件了. 具体操作看下图