Spark踩坑填坑-聚合函数-序列化异常 一.Spark聚合函数特殊场景 二.spark sql group by 三.Spark Caused by: java.io.NotSerializableException 序列化异常踩过的坑 序列异常天坑1(网上常见的) 序列异常天坑2 序列异常天坑3 四.org.apache.spark.SparkException: Task not serializable 部分内容原文地址: AISeekOnline:Spark Caused by: ja

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model

SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Dataset中同时存储原始数据和元数据(schema) Dataset的底层封装了RDD,Row类型的RDD就是Dataset< Row >,DataFrame Dataset数据源包括:json,JDBC,hive,parquet,hdfs,hbase,avro... API 自带API Dataset

目录: 1. 业务2. 流程分析3. 数据读取5. 数据清洗6. 行政区信息 6.1. 需求介绍 6.2. 工具介绍 6.3. 具体实现7. 会话统计 导读 本项目是 SparkSQL 阶段的练习项目, 主要目的是夯实同学们对于 SparkSQL 的理解和使用 数据集 2013年纽约市出租车乘车记录 需求 统计出租车利用率, 到某个目的地后, 出租车等待下一个客人的间隔 1. 业务 导读 数据集介绍 业务场景介绍 和其它业务的关联 通过项目能学到什么 数据集结构 字段 示例 示意 hack_li

Oracle存储过程中异常的捕捉和处理 CREATE OR REPLACE Procedure Proc_error_process ( v_IN in Varchar2, v_OUT Out Varchar2) AUTHID CURRENT_USER AS --声明异常 some_kinds_of_err EXCEPTION; -- Exception to indicate an error condition v_ErrorCode NUMBER; -- Variable to hold

一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD

根据指定的键选择器函数对序列中的元素进行分组. 命名空间:  System.Linq程序集:  System.Core(在 System.Core.dll 中) 语法 C# C++ F# VB   public static IQueryable<IGrouping<TKey, TSource>> GroupBy<TSource, TKey>( this IQueryable<TSource> source, Expression<Func<TS

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

转载原出处: http://www.cnblogs.com/AaronYang/archive/2013/04/02/2994635.html 小孩LINQ系列导航:(一)(二)(三)(四)(五)(六)(七) 1  LINQ准备      新建项目 linq_Ch1控制台程序,新建一个Entity文件夹     1.1 对象初始化器          在Entity新建一个类Student,代码如下 1: using System; 2: using System.Collections.Gen

5.1 异常处理概念 5.1.1 预定义的异常处理 5.1.2 非预定义的异常处理 5.1.3 用户自定义的异常处理 5.1.4  用户定义的异常处理 5.2 异常错误传播 5.2.1 在执行部分引发异常错误 5.2.2 在声明部分引发异常错误 5.3 异常错误处理编程 5.4  在 PL/SQL 中使用 SQLCODE, SQLERRM异常处理函数 即使是写得最好的PL/SQL程序也会遇到错误或未预料到的事件.一个优秀的程序都应该能够正确处理各种出错情况,并尽可能从错误中恢复.任何ORACLE

/**************OrderBy ,Groupby练习*******************/                       //按学生的总分数按降序排列排序            var list = from s in ctx.T_Student                       join c in ctx.T_Score                       on s.stuNumber                       equals c

简介 Spark的 RDD.DataFrame 和 SparkSQL的性能比较. 2方面的比较 单条记录的随机查找 aggregation聚合并且sorting后输出 使用以下Spark的三种方式来解决上面的2个问题,对比性能. Using RDD’s Using DataFrames Using SparkSQL 数据源 在HDFS中3个文件中存储的9百万不同记录 每条记录11个字段 总大小 1.4 GB 实验环境 HDP 2.4 Hadoop version 2.7 Spark 1.6 HD

SparkSql作为Spark的结构化数据处理模块,提供了非常强大的API,让分析人员用一次,就会为之倾倒,为之着迷,为之至死不渝.在内部,SparkSQL使用额外结构信息来执行额外的优化.在外部,可以使用SQL和DataSet 的API与之交互.本文笔者将带你走进SparkSql的世界,领略SparkSql之诸多妙处. 一.DataSet和DataFrame 当使用编程语言对结构化数据进行操作时候,SparkSql中返回的数据类型是DataSet/DataFrame,因此开篇笔者就先对这两种数

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,

一.oracle预定义异常 命名的系统异常 产生原因 Oracle Error SQLCODE Value ACCESS_INTO_NULL 未定义对象 ORA-06530  -6530 CASE_NOT_FOUND CASE 中若未包含相应WHEN,并且没有设置 ELSE 时 ORA-06592  -6592 COLLECTION_IS_NULL 集合元素未初始化 ORA-06531 -6531 CURSER_ALREADY_OPEN 游标已经打开 ORA-06511 -6511 DUP_VA

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,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!  SparkSession SparkSession是

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 1.读取json格式的文件创建DataFrame注意:(1)json文件中的json数据不能嵌套json格式数据.(2)DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd().(3)可以两种方式读取json格式的文件. sqlContext.read()

ORACL内部异常: ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配 

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,