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DataFrame与rdd之间的转换(val rdd1 = dataFrame.rdd)
核心语句val rdd1 = dataFrame.rdd package SparkSQL.DataFreamCreate.dataframetordd import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{DataFrame,sparkcore案例四：统计每个省份的用户访问量
题目： /** * 统计每个省份的用户访问量，最终要求将不同省份用户访问量存放到不同的分区中 分区存放规则如下 * 省份是以包含 山 0 * 如果省份包含 海 1 * 其他省份 2 */ 代码： package sparkcorerddexample import org.apache.spark.rdd.RDD import orgsparkcore案例三：获取每一种状态码对应的访问量
题目描述： /** * 清洗完成的数据中包含一个用户的响应状态码，获取每一种状态码对应的访问量 * 1、读取清洗完成的数据成为RDD[String] * 2、可以把上一步得到的RDD通过map算子转换成一个键值对类型的RDD，以状态码为key 以不同用户的访问日志为value的数据 * 3、键值对类spark core案例二：清洗过滤
题目描述 /** * 用户的行为日志数据清洗过滤 * 网站的独立访客数：一个唯一的IP地址就是一个独立访客 * 1、将用户行为日志数据中的IP地址字段获取到返回一个只包含IP地址的RDD * 2、RDD中重复的IP去重 * 3、RDD中的累加值 */ 案例 object A2DataAnaly { dRDD，DataFrame，DataSet
RDD: 以Person为类型参数，但是Spark框架本身不了解Person类的内部结构。 DataFrame: DataFrame每一行的类型固定为Row, 每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。 DataSet: DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型是Row,不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段键值对类型转换算子
1. groupByKey 定义：groupByKey([numPartitions])、 解释：只对键值对类型RDD生效，同时返回的是一个新的RDD[(key,Iterator[Value])] 案例： def groupByKeyOper(sc: SparkContext): Unit = { println("----------------groupByKey开始------------------") val rdd = sc.textFile启动spark
1.启动spark命令 1. start-dfs.sh 2. start-yarn.sh 3. start-spark-all.sh 4. start-history-server.sh 5. spark-shell --master spark://node1:7077 2. 创建RDD数据集 1. 从现有的Scala集合创建RDD数据集 parallelize(Seq, numSlices):第二个参数不用传递，代表创建的RDD的分区spark RDD的创建方式
从集合（内存中创建出来）RDDval sparkConf = new sparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark") val sparkContext = new SparkContext(sparkConf) val rdd1 = sparkContext.parallelize( List(1,2,3,4) ) val add2 = sparkContext.makeRDD( List(1,2,1_Spark Streaming 概述
1. Spark Streaming 是什么 ？ Spark Streaming 是 Spark Core 的扩展API 用来支持 高吞吐、高容错的 处理 流式数据 数据源可以是 : Kafka、TCP sockets、Flume、Twitter等流式数据源 处理数据: 可以用 Spark Core的算子 map、reduce、join、windowspark-调优（代码层面）
spark-调优（代码） 在编写代码时可以进行优化 避免创建重复的RDD 尽可能复用同一个RDD 对多次使用的RDD进行持久化 尽量避免使用shuffle类算子 使用map-side预聚合的shuffle操作 使用高性能的算子 广播大变量 使用Kryo优化序列化性能 优化数据结构 使用高性能的库fastutil 1.对多分布式计算过程
# 定义一个列表 list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # 将列表通过SparkContext将数据转换为一个分布式集合RDD inputRdd = sc.parallelize(list1)#如果有n个结点 那么数据就会分成n分 存在各个结点 # 将RDD中每个分区的数据进行处理rsRdd = inputRdd.map(lambda x : x**2) #会在n个初识Spark
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark特点Spark具有如下几个主要特点： 运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内spark streaming-DS,DF,RDD相互转换，submit，数据落盘
spark streaming DS转成DF写代码 package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.streaming.dstream.ReceiverInputDStream importrdd
rdd五大特性 (35条消息) RDD：五大特性_花和尚也有春天的博客-CSDN博客_rdd的五大特性 Spark之RDD的定义及五大特性 - |旧市拾荒| - 博客园 (cnblogs.com)广播变量
广播变量（BrocadCast）是Spark的一大特性，通过将小数据广播分发到每个执行任务的节点（Executor），从而避免了计算过程中的频繁拉去数据的网络带宽等开销。 Spark批处理和Spark Streaming流处理均支持广播变量。广播变量支持各种类型数据，包括数据、列表、Map、RDD、DataFrame等。 ob0基础就可以上手的Spark脚本开发-for Java
前言 最近由于工作需要，要分析大几百G的Nginx日志数据。之前也有过类似的需求，但那个时候数据量不多。一次只有几百兆，或者几个G。因为数据都在Hive里面，当时的做法是：把数据从Hive导到MySQL，然后写代码查询MySQL并处理。如果你的处理逻辑比较简单，或只是查询统计，不会设计上游的服务调用，Spark WordCount
WordCount基本流程和spark实现 基本流程 1.创建spark环境 2.创建创建spark上下文对象，也就是spark写代码的入口 3.读取文件中的数据 4.首先将每一行数据展开，让每一个word单独一行 5.将word进行分组 6.对word出现的次数分别统计 7.将结果保存在新的文件中 代码实现 object Demo1WSpark 算子
Spark的算子的分类 从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会Spark—算子—spark缓存策略
Spark—算子—spark缓存策略 转换算子和操作算子 转换算子 转换算子：将一个RDD转换成另一个RDD，转换算子是懒执行，需要action算子来触发执行 操作算子 触发任务执行，一个action算子会触发一次任务执行，同时每一个action算子都会触发前面的代码执行 package com.core.day2 import org.aSpark_常用算子
Spark_常用算子 sortBy-sortBy: 指定一个字段进行排序，默认是升序, ascending = false： 降序 package com.core.day2 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo13Sort { def main(args: Array[String]): Unit = { valSpark-RDD，算子
Spark内核 RDD ResilientDistributedDataset （弹性分布式数据集 ） 五大特性: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDDs Optionally, a list of preferred locations to compspark-算子
spark-算子 groupBy -分组 package com.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Demo7GroupBy { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("map")Spark初识
Spark初识 回顾一下前面的MapReduce流程，可以更好的学习spark spark的框架 spark为什么比hadoop速度快 spark支持哪些语言 spark的运行模式有哪些 spark的单词统计 package com.core import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} obSpark快速上手(6)Spark核心编程-RDD行动算子Action
RDD(3) RDD行动算子 所谓行动算子，就是触发Job执行的方法 reduce 函数签名 def reduce(f: (T, T) => T): T 函数说明 聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据 e.g. code: def main(args: Array[String]): Unit = { val source: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2,Spark快速上手(4)Spark核心编程-Spark分区器(Partitioner)@(RDD-K_V)
@Spark分区器(Partitioner) HashPartitioner（默认的分区器） HashPartitioner分区原理是对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID，当key为null值是返回0。 源码在org.apache.spark包下： origin code: class