今天主要介绍一下如何将 Spark dataframe 的数据转成 json 数据.用到的是 scala 提供的 json 处理的 api. 用过 Spark SQL 应该知道,Spark dataframe 本身有提供一个 api 可以供我们将数据转成一个 JsonArray,我们可以在 spark-shell 里头举个栗子来看一下. import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder().mast

SparkSQL和DataFrame SparkSQL简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用.它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快! SparkSQL的特性 1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive 4.标准的数据连接 DataFrames简介 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理

今天要爬取的网页是虎嗅网 我们将完成如下几个步骤: 创建一个新的Scrapy工程 定义你所需要要抽取的Item对象 编写一个spider来爬取某个网站并提取出所有的Item对象 编写一个Item Pipline来存储提取出来的Item对象 创建Scrapy工程 在任何目录下执行如下命令 scrapy startproject coolscrapy cd coolscrapy scrapy genspider huxiu huxiu.com 我们看看创建的工程目录结构:(news.json,new

我写了一个系列的文章,主要用来搜集一些供程序员使用的小工具,小技巧,帮助大家提高工作效率. 推荐一个功能强大的文件搜索工具SearchMyFiles 介绍一个好用的免费流程图和UML绘制软件-Diagram Designer 介绍Windows任务管理器的替代者-Process Explorer 介绍一个强大的磁盘空间检测工具Space Sniffer 如何在电脑上比较两个相似文件的差异 程序员工作效率提升系列-推荐一个JSON文件查看和修改的小工具 我们在Chrome开发者工具的Console

一.saprkSQL背景 Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL.其实最早使用的,都是Hadoop自己的Hive查询引擎:但是后来Spark提供了Shark:再后来Shark被淘汰,推出了Spark SQL.Shark的性能比Hive就要高出一个数量级, 而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级. 最早来说,Hive的诞生,主要是因为要让那些不熟悉Java,无法深入进行MapReduce编程的数据分析师,能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型,来操作HDFS上的数

sparkSQL获取DataFrame的几种方式 1. on a specific DataFrame. import org.apache.spark.sql.Column df("columnName") 2.  A generic column no yet associated with a DataFrame. import org.apache.spark.sql.functions._ col("columnName") 3. Scala short

上节说到Pipeline会拦截item,根据设置的优先级,item会依次经过这些Pipeline,所以可以通过Pipeline来保存文件到json.数据库等等. 下面是自定义json #存储item到json文件 class JsonWithEncodingPipeline(object): def __init__(self): #使用codecs模块来打开文件,可以帮我们解决很多编码问题,下面先初始化打开一个json文件 import codecs self.file = codecs.op

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 空值填充:http://spark.apache.org/docs/1.5.0/api/python/_modules/pyspark/sql/dataframe.html spark 将dataframe数据写入Hive分区表:http://www.cnblogs.com/longjshz/p/5414051.html #df22.select("

SparkSql SparkSql是专门为spark设计的一个大数据仓库工具,就好比hive是专门为hadoop设计的一个大数据仓库工具一样. 特性: .易整合 可以将sql查询与spark应用程序进行无缝混合使用,同时可以使用java.scala.python.R语言开发代码 .统一的数据源访问 sparksql可以使用一种相同的方式来对接外部的数据源 val dataframe=SparkSession.read.格式("该格式文件的路径") .兼容hive 可以通过sparksq

scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate() spark: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@2bdab835 //使支持RDDs转换为DataFram

sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame.同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎. 最最重要的功能就是从hive中查询数据.     Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合.     Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表.外部的关系型数据库.以及RDD   使用sparksql 首先需要创建一个sqlContext对象,或者是它的

这是我们使用阿里云容器服务基于 docker 容器部署 asp.net core 应用遇到的另一个问题 —— 如果将包含敏感信息的应用配置文件 appsettings.Production.json 传递给运行在容器中的 asp.net core 应用. Docker 针对这样的应用场景已经提供了解决方案 —— Docker Secrets,对应的 docker 命令是 docker secret .我们就用 docker secrets 解决了这个问题,在这篇随笔中分享一下. 首先在阿里云容器

1.DataFrame简介: 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集,类似于传统数据库听二维表格,DataFrame带有Schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型. 类似这样的 root |-- age: long (nullable = true) |-- id: long (nullable = true) |-- name: string (nullable = true) 2.准备测试结构化数据集 people.j

Spring Boot自定义Redis缓存,保存格式JSON字符串 部分内容转自 https://blog.csdn.net/caojidasabi/article/details/83059642 package springboot01cache.config; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect; import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor; im

# 创建文件 def create(): df1 = pd.DataFrame({"a1": [1, 2, 3], "b1": [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({"a2": [1, 2, 3], "b2": [4, 5, 6]}) # 第一种方法 with with pd.ExcelWriter(r"D:\test\test.xlsx") as xlsx: df1.to_exc

val df = sqlContext.load("/opt/modules/spark1.3.1/examples/src/main/resources/people.json","json") df.select("name","age").save("/opt/test/namesAndAges.json","json") //或者 df.select("name&quo

由于当时的需求我的a表和b表的公共键名称不一样 例如这个 那么我就可以进行重命名: df1 = DataFrame(np.arange().reshape((, )), columns=['a', 'b']) print(df1) df1.rename(columns={'a':'dddd'}, inplace=True) print(df1)

一.异常情况及解决方案 在使用Spark SQL的dataframe数据写入到相应的MySQL表中时,报错,错误信息如下: 代码的基本形式为: df.write.jdbc(url, result_table, prop) 根据图片中的报错,搜索资料,得知是由于Spark SQL 中的Save Mode导致的,Spark SQL的官方文档中对Savemode进行了说明: 默认情况下,使用SaveMode.ErrorIfExists,也就是说,当从Spark中插入到MySQL表中的时候,如果表已经存