sparksql 获取数据转rdd执行阻塞 [问题点数:50分]

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阻塞与非阻塞()
以套接字为例,在<em>阻塞</em>模式下,利用TCP协议发送一个报文时,如果低层协议没有可用空间来存放用户数据,则应用进程将<em>阻塞</em>等待直到协议有可用的空间。而在非<em>阻塞</em>模式下,调用将直接返回而不需等待。在应用进程调用接收函数接收报文时,如果是在<em>阻塞</em>模式下,若没有到达的数据,则调用将一直<em>阻塞</em>直到有数据到达或出错;而在非<em>阻塞</em>模式下,将直接返回而不需等待。       对于UDP协议而言,由于UDP没有发送缓存,因此所...
SparkSQL 之 RDD为DataSet的两种方式
DataFrame可以从结构化文件、hive表、外部数据库以及现有的RDD加载构建得到。这里主要针对从现有的RDD来构建DataFrame进行实践与解析。 Spark SQL支持将现有的RDDs<em>转</em>换为DataSet的两种不同的方法。 第一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。在写Spark程序的同时,已经知道了模式,这种基于反射的方法可以使代码更简洁并且程序工作得更好。第二种方
【大数据学习】SparkSQL 之 DataFrame与RDD的区别
DataFrame与RDD的区别 看上图,左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构,而右侧的DataFrame就不一样了,它更像是一个二维表格,在这个二维表格里面,有行有列。使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息,即不仅可以知道里面的数据,而且...
【大数据学习】SparkSQL之 DataFrame与RDD的互操作
根据官网介绍:Spark SQL支持两种不同的方法将现有的RDDs<em>转</em>换为数据集。第一种方法使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式。这种基于反射的方法可以生成更简洁的代码,并且当您在编写Spark应用程序时已经知道模式时,这种方法可以很好地工作。这种方式虽然简单,但是不通用;因为生产中的字段是非常非常多的。创建数据集的第二种方法是通过编程接口,该接口允许您构造模式,然后将其应用于现有的RDD。...
RDD、DataFrame、SparkSQL资料类比操作
一、建立RDD path=os.getcwd() file=patj+&amp;quot;/info&amp;quot; print('file') #读取文字并查看资料数量 rawuser<em>rdd</em>=sc.textFile(file) print(rawuser<em>rdd</em>.count()) #查看前5个资料 print(rawuser<em>rdd</em>.take(5)) print(rawuser<em>rdd</em>.collect()) 打印结果 ...
]Runtime.getRuntime().exec执行阻塞问题解决
上篇博文中CallMaxentThreadPoolTask类直接使用Runtime.getRuntime().exec方法调用cmd命令,结果今天在测试时发现当cmd命令执 行出现错误或警告时,主控程序的waitfor方法会被<em>阻塞</em>一直等待下去,查了查资料发现是Runtime.getRuntime().exec方法需要自己处理 stderr 及stdout流,而解决方法即是将它们导出用别的t...
RDDDataFrame
基于Hadoop CDH5和Spark新版本2.3.2详细讲述了大数据各种技术,包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Flume、Kafka、Hue、Spark Streaming,Spark SQL、Spark Structured Streaming。主要内容包括MapReduce项目离线处理、Hive与HBase大数据分析与挖掘、Hue大数据项目可视化、Spark SQL大数据项目离线分析、Spark Streaming 大数据项目实时分析,Spark Structured Streaming大数据项目实时分析,Web项目可视化。rn
DataSetRDD
基于Hadoop CDH5和Spark新版本2.3.2详细讲述了大数据各种技术,包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Flume、Kafka、Hue、Spark Streaming,Spark SQL、Spark Structured Streaming。主要内容包括MapReduce项目离线处理、Hive与HBase大数据分析与挖掘、Hue大数据项目可视化、Spark SQL大数据项目离线分析、Spark Streaming 大数据项目实时分析,Spark Structured Streaming大数据项目实时分析,Web项目可视化。rn
DataFrameRDD
基于Hadoop CDH5和Spark新版本2.3.2详细讲述了大数据各种技术,包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Flume、Kafka、Hue、Spark Streaming,Spark SQL、Spark Structured Streaming。主要内容包括MapReduce项目离线处理、Hive与HBase大数据分析与挖掘、Hue大数据项目可视化、Spark SQL大数据项目离线分析、Spark Streaming 大数据项目实时分析,Spark Structured Streaming大数据项目实时分析,Web项目可视化。rn
RDDDataSet
基于Hadoop CDH5和Spark新版本2.3.2详细讲述了大数据各种技术,包括HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Flume、Kafka、Hue、Spark Streaming,Spark SQL、Spark Structured Streaming。主要内容包括MapReduce项目离线处理、Hive与HBase大数据分析与挖掘、Hue大数据项目可视化、Spark SQL大数据项目离线分析、Spark Streaming 大数据项目实时分析,Spark Structured Streaming大数据项目实时分析,Web项目可视化。rn
Spark编程、RDD 功能介绍、RDD 元素变换、RDD 元素操作、DATAFRAME、SparkSQL
spark中起到driver和worker之间的桥梁的是?SparkContext sc 组织<em>rdd</em>之间依赖关系划分stage的是 DAGSchedule 管理taskSet的是? TaskSchedule 说出<em>rdd</em>中多台机上(worker)上<em>执行</em>的懒算子(变换) map flatMap join(两个<em>rdd</em>数据加一起) groupByKey redu...
Zeppelin执行SparkSQL长时间无响应
Zeppelin<em>执行</em>Spark代码是没有问题的,<em>执行</em>%sql 和 dataFrame操作就卡住了。
记录oraclesparksql的问题
oracle<em>转</em><em>sparksql</em>中遇到某些函数<em>转</em>换问题 1.listagg 行<em>转</em>列函数 LISTAGG(Item_Category_Name ‘,’) WITHIN GROUP(ORDER BY Item_Category_Name)//oracle 经过多方查询: 使用 CONCAT_WS(“,”,collect_set(Item_Category_Name)) over (od...
如何阻塞执行
写某个函数时,要求强出某个对话框,让用户选择值,就象msgbox,rn如rnstrA = GetSelectrn其中,GetSelect函数要求用户在自写的对话框中选择某条件,在选择未完成时,不能让程序继续<em>执行</em>。rnrn自己用了很多方法,有的实现了,但极不理想。请高手指教。
Vertx执行阻塞代码
Vertx<em>执行</em><em>阻塞</em>代码前提知识Verticle类型: 1. Standard Verticles:会被eventloop线程<em>执行</em>,Verticle内的异步回调Handler也会被同一个eventloop线程来<em>执行</em>,所以所有的异步回调Handler会被顺序<em>执行</em> 2. Worker Verticles:会被Worker 线程池中的任意一个线程<em>执行</em>,同时Verticle内的异步回调Handle
redux-saga generator嵌套执行阻塞与非阻塞
generator调用generator function*another({ call, put }){ // ... } function*one(params,{ call, put }){ // ... yield another({ call, put }) // ... } 在one中yield另一个generatoranother 1.yiel...
执行脚本发生阻塞
在eclipse下作了个脚本,功能是在一个对话框中填写点击次数后,让鼠标自动的点击。在windows机器上都是运行正常的,但是,放到unix机器上,显示框架和按钮动作都是正常的,但是鼠标无法自动点击了。rn鼠标自动点击的功能是通过thread的run函数完成的,在run里面创建robot函数,在以此实现点击。rn是不是java脚本在unix下会发生<em>阻塞</em>啊,,,哪位大虾能给点提示,感激不禁。。。rn
[] 同步互斥阻塞
1. 原子操作 原子操作指的是在<em>执行</em>过程中不会被别的代码路径所中断的操作。 常用原子操作函数举例: atomic_t v = ATOMIC_INIT(0);     //定义原子变量v并初始化为0 atomic_read(atomic_t *v);        //返回原子变量的值 void atomic_inc(atomic_t *v);    //原子变量增加1 void atomic_d...
让 线程 阻塞-->执行 怎么再从 执行-->阻塞 !!
#include rn#include rn#include rnpthread_mutex_t mutex=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;//初始化互斥锁rnrnpthread_cond_t cond =PTHREAD_COND_INITIALIZER;//初始化条件变量rnrnrnrnvoid func_pthread1(void)rnrn pthread_mutex_lock(&mutex);//加锁rn pthread_cond_wait(&cond,&mutex);// 设置条件变量,等待SIGNALrn while(1)rn rn ;rn rn sleep(1);rn pthread_mutex_unlock(&mutex);//解锁rn pthread_exit(0);rn rnrnvoid func_pthread2(void)rnrnsleep(1);rnpthread_mutex_lock(&mutex);//加锁rnprintf("hello\r\n");rnpthread_mutex_unlock(&mutex);//解锁rnpthread_cond_signal(&cond);发送SIGNALrnpthread_exit(0);rnrnrnint main()rnrnrnpthread_t pthread1,pthread2;rnrnpthread_create(&pthread1,NULL,(void *)func_pthread1,NULL);//创建线程pthread1rnpthread_create(&pthread2,NULL,(void *)func_pthread2,NULL);//创建线程pthread2rnpthread_join(pthread1,NULL);rnpthread_join(pthread2,NULL);rn rnrn控制func_pthread1 <em>执行</em>和<em>阻塞</em>rn
RDDDataFrame的两种方法
版权声明:未经允许,随意<em>转</em>载,请附上本文链接谢谢(づ ̄3 ̄)づ╭❤~ https://blog.csdn.net/xiaoduan_/article/details/79809225 RDD<em>转</em>DataFrame的两种方法 使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的模式(Inferring the Schema Using Reflection) The first metho...
SparkSQL实战之SparkSQL之ThriftServer
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
RDD之collect方法执行的过程
首先来看一张图: spark集群中有master节点和Worker节点,master节点负责任务调度,worker节点负责计算。 当集群启动时,worker节点会向master注册,并且定期向master发送心跳。 当我们向集群提交任务时,会启动一个进程spark-submit,这个进程也叫做driver。这个进程先要连接master,然后master会通过注册信息找到合适的worker节点去计...
rddDF时报错
使用函数toDF()时报错Can not infer schema for type: &amp;amp;lt;type ‘unicode’&amp;amp;gt;,由于只有一列,使用 myRdd.map(lambda x: (x, )).toDF() 即可解决
RDD换为DataFrame案例
文件students.txt中内容如下: 1,leo,17 2,marry,17 3,jack,18 4,tom,19 1. 使用反射方式将RDD<em>转</em>换为DataFrame Java代码如下: public class RDD2DataFrameReclection { public static void main(String[] args) { SparkConf c
四.SparkSQL中DataFrame与RDD互操作之一:反射方式
一.引言 &amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;Spark SQL支持两种不同的方法将现有RDD<em>转</em>换为数据集。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的模式。这种基于反射的方法可以使代码更简洁,并且在编写Spark应用程序时已经了解了模式,因此可以很好地工作。详细资料参考 &amp;amp;amp;nbsp;DataFrame与RDD互操作之反射 二.实例操作
五.SparkSQL之DataFrame与RDD互操作二:编程方式
一. 引言 &amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;&amp;amp;amp;nbsp;创建数据集的第二种方法是通过编程接口,允许您构建模式,然后将其应用于现有RDD。虽然此方法更详细,但它允许您在直到运行时才知道列及其类型时构造数据集。 DataFrame则可以通过三个步骤以编程方式创建。 1)Row从原始RDD 创建s的RDD;
SparkSQL创建RDD:UDF & UDAF【文字说明+关键代码】
UDF:用户自定义函数,user defined function UDF:用户自定义函数,user defined function 可以自定义类实现UDFX接口,传几个参数,对应实现UDFX sqlContext.udf().register(&quot;StrLen&quot;, new UDF1&amp;lt;String,Integer&amp;gt;() { private static fin...
SparkSQL创建RDD:Window算子【文字说明+关键代码】
package com.bjsxt.sparkstreaming; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Fu...
[1.3]Spark core编程(二)之RDD执行流程图与RDD的基本操作
参考DT大数据梦工厂 Spark官网场景 RDD的基本操作 1、计算并在控制台输出某文件中 相同行的个数. 例如,文件内容如下: hello world hello world hadoop spark flink spark spark 则输出结果: flink:1 hello world:2 spark:3 hadoop:12、WordCount程序的编写并画出相关RD
SparkSQL创建RDD:通过创建json格式的RDD创建DataFrame【Java,Scala纯代码】
 Java版: package com.bjsxt.<em>sparksql</em>.dataframe; import java.util.Arrays; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContex...
SparkSQL创建RDD:通过反射的方式将非json格式的RDD换成DataFrame【Java,Scala纯代码】
通过反射的方式将非json格式的RDD<em>转</em>换成DataFrame(不建议使用) 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD<em>转</em>成DataFrame后会根据映射将字段按Assci码排序 将DataFrame<em>转</em>换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取(不推荐使用),另一种是df.getAs(“列名”)获取(推荐使用) Java版代码: /** * 注...
SparkSQL创建RDD:动态创建Schema将非json格式的RDD换成DataFrame【Java,Scala纯代码】
Java版本  SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster(&quot;local&quot;).setAppName(&quot;<em>rdd</em>Struct&quot;); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); JavaRDD&amp;lt;St...
执行sql语句随机获取数据
有这样一句sql语句“select top 5 from table where A='x'”按一下F5刷新后获得的数据随机变化。请问该怎么做到?
基于sparksql调用shell脚本执行SQL
基于<em>sparksql</em>调用shell脚本<em>执行</em>SQL,<em>sparksql</em>提供了类似hive中的 -e , -f ,-i的选项
SparkSql执行到sql语句就会报错
18/10/30 11:52:17 INFO yarn.Client:       client token: Token { kind: YARN_CLIENT_TOKEN, service:  }      diagnostics: N/A      ApplicationMaster host: 10.16.208.172      ApplicationMaster RPC port: 0...
进程管理 执行 唤醒 阻塞 结束
进程管理 <em>执行</em> 唤醒 <em>阻塞</em> 结束
qsqlquery执行exec怎么会阻塞
程序中创建qsqlquery的对象,<em>执行</em>select没问题rnrn可以一旦<em>执行</em>update语句,整个exec()函数都不返回,线程在这个函数里被<em>阻塞</em>了。。。。rnrn真tmd的扯淡啊!有什么错误您报就是了,<em>阻塞</em>个毛啊。。。rn
存储过程执行阻塞问题,急!
存储过程如下:rncreate procedure dbo.sq_delete_paymoneyrn@as_zfzt varchar(15), --支付状态rn@as_fhzt varchar(15), --订单状态rn@as_ddh varchar(30), --订单号rn@al_customerid integer, --客户编号rn@ade_amt decimal, --变化金额rn@al_item int, --来款序号rn@as_return char(1) output rnas rn --来款信息删除处理rn beginrn declare @error_1 int,@error_2 int,@error_3 int,@error_4 int rn begin tran rn --删除当前记录rn delete sale_pre_accepted_item where item =@al_item and sequ_order=@as_ddh;rn select @error_1 = @@errorrn --更新订单表的状态rn update order_simple set zfzt =@as_zfzt,fhzt =@as_fhzt where ddh=@as_ddh; rn select @error_3 = @@errorrn --更新客户表的余额数 rn update btoc_personal_member set Total_balance = Total_balance - @ade_amt where khbh =@al_customerid; rn select @error_4 = @@error rn if @error_1 =0 and @error_2 =0 and @error_3 =0 and @error_4 =0rn begin --成功 rn set @as_return ='1' rn commit tran rn end rn else --失败 rn begin rn set @as_return ='0' rn rollback tran rn end rn end rn描述:该存储过程用来删除一条记录,同时更新相关表。但每次<em>执行</em>删除操作造成sqlserver <em>阻塞</em>,如何才能不<em>阻塞</em>,请问如何解决?谢谢!rn
Java线程的阻塞,就绪和执行
Java编码中,经常遇到因为业务逻辑实现的需要会对线程进行人为的状态<em>转</em>换操作,最常用的就是<em>阻塞</em>,之前虽然用过<em>阻塞</em>,但是一直没有进行系统的总结。 总的来说,对线程状态的<em>转</em>换操作分成两大类: Thread类的sleep,yield,join 方法 Object类的wait,notify,notifyall 方法 之前不熟悉时总是把sleep和wait混淆起来,其实两者的使用场景和机制差别很大。
ibatis执行存储过程出现阻塞
在用ibatis调用mysql存储过程时,出现线程<em>阻塞</em>,但是存储过程中的数据插入却成功了,但是没有返回结果。 我写的存储过程<em>执行</em>了查询、添加、更新操作,并且返回一个int结果。 解决办法: 将dao的<em>执行</em>变成:update即可; 另外,查了有关的网友写的: 如果你的存储过程返回一个结果集,那么使用queryForList()或者queryForObject来调用;  
Process的waitFor()阻塞的问题()
提要:我使用process是在用swftools<em>转</em>换pdf为swf文件时处理它的出错流和输入流信息,不处理会一直堵塞,并具要开启两个独立线程来处理,不然照样堵塞。下面的例程就是这个<em>转</em>换的处理。   在API中对waitFor()方法的说明是: waitFor()            导致当前线程等待,如有必要,一直要等到由该 Process 对象表示的进程已经终止。 但是如果我们在调用此...
)支持生产阻塞的线程池
在各种并发编程模型中,生产者-消费者模式大概是最常用的了。在实际工作中,对于生产消费的速度,通常需要做一下权衡。通常来说,生产任务的速度要大于消费的速度。一个细节问题是,队列长度,以及如何匹配生产和消费的速度。 一个典型的生产者-消费者模型如下: 在并发环境下利用J.U.C提供的Queue实现可以很方便地保证生产和消费过程中的线程安全。这里需要注意的是,Queue必须设置初始容量,防止...
【spark RDD】RDD编程
%spark/*创建RDD*/ val data0=sc.parallelize(Array(1,2,3,3)) /*************************************对一个数据的RDD进行<em>转</em>换操作************************************************/ /*map*/ val data1=data0.map(x=>x+1)//每个元素
rdd不能嵌套rdd
df_all.show() a = [(1,df_all)] <em>rdd</em> = sc.parallelize(a) 报错 Py4JError: An error occurred while calling o131.__getnewargs__. Trace: py4j.Py4JException: Method __getnewargs__([]) does not exist
键值对RDD(Pair RDD )
1:map函数把一个普通的RDD<em>转</em>化为pair RDD var lines = sc.parallelize(List("i love you")) val pairs = lines.map(x=&gt;(x,1)) pairs.foreach(println) (i love you,1) 2:Pai RDDr的<em>转</em>化操作 由于pair RDD中包含二元组,所以需要传递函数应当操作...
创建RDD和RDD的持久化
创建RDD的方式第一种:通过并行化的方式创建RDDval arr = Array(1,2,3,4,5,6,7) val <em>rdd</em> = sc.paralleize(arr,4) //并行化程度是4 //默认是根据集群的情况来设置分区,建议一个cpu分2-4个partition第二种方式:使用本地文件或者HDFS创建RDD textfile来读取文件创建RDD,默认情况下每一个Block创建一个part
如何将dataframe换为rdd类型
将dataframe类型的数据存储到本地
rdd换为Set或者Map
<em>rdd</em><em>转</em>Set val toSet: Set[String] = file.map(u => { strings ++= Set(u) strings }).collect().flatten.toSet <em>rdd</em><em>转</em>Map val appdict = sc.textFile(appfilePath).map { line => { val fields = l
spark rdddataframe的两种方式
方式1: 使用隐式<em>转</em>换  case class Dika(skuId: Int,skudesc:String, listId: Int, listDesc:String)  import hiveContext.implicits._     val p = sc.parallelize(Seq(new Dika(1,"miao",1,"shu"))).toDF()
RDD换为DataFrame【反射/编程】
先贴代码 package february.sql import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} /** * Description: ============Spark...
Spark rddDataframe的三种方法
Spark <em>rdd</em><em>转</em>Dataframe的三种方法数据准备RDD<em>转</em>Dataframe的三种方式通过RDD推断创建dataframe通过StructType创建dataframe通过定义schema类创建dataframe 数据准备 练习数据为电影推荐系统的数据,该部分数据收集了不同时间段的数据,我们可以根据电影分析业务需求下载不同规模大小的数据源文件。下载地址为:https://grouplens....
sparksql 简单使用
第一种: 通过case classpackage cn.lijieimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext /** * Created by jie on 2017/7/31. */ object SparkSql01 { def main(args:
SparkSQL思维导图
SparkSQL思维导图,小小的总结,分享给大家。希望对大家有所帮助。如有错误,请批评指正,谢谢。
sparksql基础应用
2.0统一用sparksession,目的是统一接口,且功能更灵活,查询结果是dataset,不再用dataframe。dataset相当于之前java开发读数据库的resultset类。但是有些函数还是返回dataframe,比如toDF,但已经不建议使用了,type dataframe=dataset[Row]。   sparksession的数据源有两种,一种是程序内部,把<em>rdd</em>映射为临时
SparkSQL(二)
SparkSQL可以处理多种类型的数据,本文就简单的以Parquet、Json、Relation Database为主线介绍下SparkSQL的处理过程。 1.Parquet format Parquet是一种柱状的数据存储结构,特别针对大数据的存储和处理。Parquet有两个优势:一是数据加载量小,如有100行记录但仅取10行,在基于行的存储中需要加载100行记录,但在Parquet中,
sparkSQL数据倾斜
场景一: 大表join小表: 把小表broadcast,和cache 到内存,并且大表加了distribute by rand() 然后在spark-submit中加一个conf:spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=200000000。此配置限定小表大小,单位为字节,只要表大小小于此取值(此处约为200m),且被<em>执行</em>过cache table的小表,在做jo...
SparkSQL的执行模式
1、DSL模式 【通过调用方法】dataFame.select(&quot;name&quot;).showdataFame.filter($&quot;age&quot; &amp;gt; 25).show2、SQL模式 【通过<em>执行</em>SQL】    1、先创建一张表:             一个SparkContext可以多次创建  sparkSession。  //Session内可访问, 一个SparkSession结束后,表自动删除。...
SparkSQL运行报错
在使用sparkSQL查询hive中的数据时候报错: java.lang.ClassNotFoundException Class org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe not found java.lang.ClassNotFoundException: Class org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe not...
sparksql介绍
本视频面向拥有Java语言基础的同学,以Java语言为蓝本,深入浅出的讲解scala语言的语法和特征,并应用scala语言,讲解spark生态系统下的大数据开发技术。视频讲解与实例练习相结合,通过看视频也能保证知识得到充分的实践,知识掌握更牢靠。语言部分由浅入深,使得学生可以胜任项目中的开发之外,还可以读懂Spark源码,为以后研究Spark架构和自己编写架构奠定扎实的基础。
spark2 rdd实战-加载数据到rdd
概述 本文讲述通过spark加载各种形式的数据并形成<em>rdd</em>的各种方式。 加载数据到<em>rdd</em>的多种方式 可以有多种方式把数据加载到<em>rdd</em>中。如下: 并行化集合-parallelize函数 介绍 创建<em>rdd</em>的最简单的方式就是并行化(parallelize)数据集,也就是说把一个对象集合<em>转</em>换为可以并行操作的分布式数据集。 在SparkContext中有一个函数parallelize,可以把一般的对象集合<em>转</em>...
关于SparkSQL那些事(二)----sparksql基础语法(下)
在上一篇博客中,重点介绍了如何通过<em>sparksql</em>来<em>执行</em>查询操作,虽然可以实现对创建的DateFrame进行操作,但是语法和普通的关系型数据库的SQL操作存在差异。不容易记住,所以这一篇博客中,介绍如何通过普通SQL来操作。 通过SQL语句来调用 创建表 df.registerTempTable("ta...
SparkSQL内置函数
统计每日uv和销售额 这里使用内置函数 countDistinct //每天都有很多用户来访问,但是每个用户可能每天会访问很多次 //所以uv,指的是,对用户进行去重以后的访问次数(去重统计总数) //首先,对DataFrame调用groupBy()方法,对某一列进行分组 //然后调用agg()方法,第一个参数,必须必须必须传入之前在groupBy()方法中出现的字段 //第二个参数,传入co...
sparkSQL之调优
spark是一个快速的内存计算框架;同时是一个并行运算的框架。在计算性能调优的时候,除了要考虑广为人知的木桶原理外,还要考虑平行运算的Amdahl定理。 木桶原理又称短板理论,其核心思想是:一只木桶盛水的多少,并不取决于桶壁上最高的那块木块,而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统性能优化上,系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件。例如,即使系统拥有充足的内存资源和...
sparksql性能测试
spark耗时对数据大小并不是线性增长,而是随数据大小缓慢增长。 数据相差一个数量级,运行时间也只差几秒,下面是多次运行下面的程序的耗时情况:分别测试100,1000,10000 但是数据超过一定大小,并行化及注册为表都没问题,而<em>执行</em>sql查询则出现问题:Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job abort
SparkSQL查询优化
SparkSQL查询优化器帮助我们优化<em>执行</em>效率 【Column pruning:列裁剪;Partitioning pruning:分区裁剪,上图中使用“year”做分区裁剪】 【with Predicate Pushdown and Column Pruning:条件下压,列裁剪】 【DataFrame Internals(内部结构):A:代表内部的“逻辑计划”;B:
SparkSQL集群和SparkSQL应用参数的调整
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
SparkSQL学习 (二)SparkSQL的自定义函数UDF
在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种:UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等UDTF(User-Defined Table-Generat...
SparkSql易错点
1、s"var = $val"。正确写法:s" var = '$val' "; 2、select 语句中的字段在多个子查询中都有,导致指定模糊; 3、占比数值要统一,有的单位为%,有的不是的话就容易出错; ...
SparkSQL数据清洗
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
SparkSQL之保存数据
public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.app.name", "JavaSparkSQLSave"); conf.set("spark.master", "local"); JavaSparkContext sc = new
SparkSQL性能调优
最近在学习spark时,觉得Spark SQL性能调优比较重要,所以自己写下来便于更过的博友查看,同时也希望大家给我指出我的问题和不足 在spark中,Spark SQL性能调优只要是通过下面的一些选项进行优化的: 1 spark.sql.codegen 默认值为false,当它设置为true时,Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢?它可以提高
sparkSQL文档
本文详细的描述了<em>sparksql</em>的一些应用,带你快速的了解
sparksql性能调优
Spark的设计架构并不是为了高并发请求而设计的,我们尝试在网络条件不好的集群下,进行100并发的查询,在压测3天后发现了内存泄露。 在进行大量小SQL的压测过程中发现,有大量的activejob在spark ui上一直处于pending状态,且永远不结束
RDD的键值对操作(pair RDD)
RDD的键值对操作 创建 可以从RDD中直接通过map函数进行创建 lines = sc.textFile(&quot;file:///usr/local/spark/README.md&quot;) pairs = lines.map( lambda x : (x.split(&quot; &quot;)[0], x) ) # 将第一行的第一个单词作为key,该行字符串作为value,构建pairRDD print( pa...
SparkSQL讲解
SparkSQL详细讲解,很适合入门的!
SparkSql官方文档
SparkSql简单翻译,供自己以后翻阅,
SparkSQL(一)
Spark支持两种方式将RDDs<em>转</em>为为SchemaRDDs:一种方法是使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式(schema);一种方法是通过编程接口来实现,这个接口允许你构造一个模式,然后在存在的RDDs上使用它。 1.反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持将包含case class的RDDs自动<em>转</em>换为SchemaRDDs。而case class定义了表的模式。case
SparkSql常用操作
SparkSql常用操作一、数据库数据准备二、实战 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Scala提供的DataFrame API来实现。 一、数据库数据准备 -- ---------------------------- -- Table structure for persion -- --...
sparkSql的使用
<em>sparksql</em>能与hive兼容并且可以读取多种数据源如sql 1新建一个文件并保存 1,zhangsan,18 2,lisi,19 3,wangwu,20 4,zhaoliu,21 2提交文件到hdfs hdfs dfs -put person.txt / 3使用map切分 val <em>rdd</em> = sc.textFile(&amp;quot;hdfs://node-1.itcast.cn:9000/person....
SparkSQL性能优化
SparkSQL性能优化 1、设置shuffle过程中的并行度,可以通过spark.sql.shuffle.partitions设置shuffle并行度。(在SQLContext.setConf()中设置)。 2、Hive数据仓库创建的时候,合理设置数据类型,比如设置成Int的就不需要设置成BIGINT,减少数据类型的不必要开销。 3、SQL语句的优化,尽量给出明确的列,比如select n
SparkSQL简介
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
SparkSQL之DataframeSave&Load;
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SparkSQL之DataframeJDBC&PerformanceTuning;
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
SparkSQL开发工具类
SparkSQL开发工具类总结   import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Calendar, Date, Properties} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object SparkUtil { /** * ...
SparkSQL 外部数据源
http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#data-sources
SparkSQL之数据源
准备json文件:cat /root/1.json {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19}可以尝试传统方法:val people = sqlContext.read.json("file:///root/1.json"); people.printSchema(); people.registe
SparkSQL之读取数据
def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("ScalaSparkSQL") val sc = new SparkContext(conf) val sqlContext = new SQLContext(sc) //1.读取文件格
SparkSQL之DataframeParquet
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
SparkSQL之DataframeJson&HiveTables;
本教程从基础的Spark介绍开始,介绍Spark的各种部署模式以及动手进行搭建,然后逐步介绍其中RDD的计算模型,创建和常用的操作,以及其中一些分布式计算,RDD持久化,容错,shuffle机制,共享变量等内容。n而后在RDD的基础上,讲解SparkSQL的子框架,讲解sparkstreaming的子框架,介绍DSTREAM的概念。n后以2个项目来实际带学习者到开发环境中去动手开发,调试。
SparkSQL小结
Spark的一些笔记,包含Spark SQL的使用和一些函数的使用
SparkSql技术
目录 一:为什么sparkSQL? 3 1.1:sparkSQL的发展历程 3 1.1.1:hive and shark 3 1.1.2:Shark和sparkSQL 4 1.2:sparkSQL的性能 5 1.2.1:内存列存储(In-Memory Columnar Storage) 6 1.2.2:字节码生成技术(bytecode generation,即CG) 6 1.2.3:scala代码优化 7 二:sparkSQL运行架构 8 2.1:Tree和Rule 9 2.1.1:Tree 10 2.1.2:Rule 10 2.2:sqlContext的运行过程 12 2.3:hiveContext的运行过程 14 2.4:catalyst优化器 16 三:sparkSQL组件之解析 17 3.1:LogicalPlan 18 3.2:SqlParser 20 3.1.1:解析过程 20 3.1.2:SqlParser 22 3.1.3:SqlLexical 25 3.1.4:query 26 3.3:Analyzer 26 3.4:Optimizer 28 3.5:SpankPlan 30 四:深入了解sparkSQL运行计划 30 4.1:hive/console安装 30 4.1.1:安装hive/cosole 30 4.1.2:hive/console原理 31 4.2:常用操作 32 4.2.1 查看查询的schema 32 4.2.2 查看查询的整个运行计划 33 4.2.3 查看查询的Unresolved LogicalPlan 33 4.2.4 查看查询的analyzed LogicalPlan 33 4.2.5 查看优化后的LogicalPlan 33 4.2.6 查看物理计划 33 4.2.7 查看RDD的<em>转</em>换过程 33 4.2.8 更多的操作 34 4.3:不同数据源的运行计划 34 4.3.1 json文件 34 4.3.2 parquet文件 35 4.3.3 hive数据 36 4.4:不同查询的运行计划 36 4.4.1 聚合查询 36 4.4.2 join操作 37 4.4.3 Distinct操作 37 4.5:查询的优化 38 4.5.1 CombineFilters 38 4.5.2 PushPredicateThroughProject 39 4.5.3 ConstantFolding 39 4.5.4 自定义优化 39 五:测试环境之搭建 40 5.1:虚拟集群的搭建(hadoop1、hadoop2、hadoop3) 41 5.1.1:hadoop2.2.0集群搭建 41 5.1.2:MySQL的安装 41 5.1.3:hive的安装 41 5.1.4:Spark1.1.0 Standalone集群搭建 42 5.2:客户端的搭建 42 5.3:文件数据准备工作 42 5.4:hive数据准备工作 43 六:sparkSQL之基础应用 43 6.1:sqlContext基础应用 44 6.1.1:RDD 44 6.1.2:parquet文件 46 6.1.3:json文件 46 6.2:hiveContext基础应用 47 6.3:混合使用 49 6.4:缓存之使用 50 6.5:DSL之使用 51 6.6:Tips 51 七:ThriftServer和CLI 51 7.1:令人惊讶的CLI 51 7.1.1 CLI配置 52 7.1.2 CLI命令参数 52 7.1.3 CLI使用 53 7.2:ThriftServer 53 7.2.1 ThriftServer配置 53 7.2.2 ThriftServer命令参数 54 7.2.3 ThriftServer使用 54 7.3:小结 56 八:sparkSQL之综合应用 57 8.1:店铺分类 57 8.2:PageRank 59 8.3:小结 61 九:sparkSQL之调优 61 9.1:并行性 62 9.2: 高效的数据格式 62 9.3:内存的使用 63 9.4:合适的Task 64 9.5:其他的一些建议 64 十:总结 64
黑客攻防指南下载
黑客攻防的实例整理.包含大量实战攻防的思路/步骤/教程. 菜鸟必备 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tianyusong/3719844?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tianyusong/3719844?utm_source=bbsseo[/url]
《Visual C++范例大全》随书光盘 第十一章下载
第11章 实例257——使用Win32 API创建、销毁线程(控制进度条) 实例258——创建MFC用户界面线程 实例259——创建MFC工作者线程,进行耗时计算 实例260——设置线程的优先级 实例261——使用全局结构进行线程间的通信 实例262——使用自定义消息进行线程间的通信 实例263——使用事件对象进行线程间的通信 实例264——使用CEvent对象实现线程同步 实例265——使用临界区对象(CriticalSeciton)实现线程同步 实例266——使用互斥对象(Mutex)实现线程同步 实例267——使用互斥对象(Mutex)实现不同 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiaozhu5555/4052515?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiaozhu5555/4052515?utm_source=bbsseo[/url]
STM32的PWM精讲(免费下载).pdf下载
通过对TIM1 定时器进行控制,使之各通道输出插入死区的互补PWM 输出, 各通道输出频率均为17.57KHz。其中,通道1 输出的占空比为50%,通道2 输出 的占空比为25%,通道3 输出的占空比为12.5%。各通道互补输出为反相输出。 TIM1 定时器的通道1 到4 的输出分别对应PA.08、PA.09、PA.10 和PA.11 引脚,而通道1 到3 的互补输出分别对应PB.13、PB.14 和PB.15 引脚,中止输 入引脚为PB.12。将这些引脚分别接入示波器,在示波器上观查相应通道占空比 的方波[12]。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/u014256448/7075461?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/u014256448/7075461?utm_source=bbsseo[/url]
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