使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
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最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...:9000/user/root/modelNames3/") 读取时是否加最后的part-00000都是可以的，当只想读取某个part，则必须加上。...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get
前几天看到一个群友提的一个问题：求上图中X小于等于所有Y值的个数。比如，第一个Y为0，则5个X中小于等于0的个数为0。...实现这一目的的方法有多种，最易懂的方法应该是转置加数组，下面介绍其他两种方法： 双SET： data have; input ID X Y; cards; 1 1000 0 2 2000 0 3...then NUM=NUM+1; rc=h.find_next(); end; drop BYVAR X_ RC; run; 上面第一种方法程序行数少，但是有多次SET的操作...，所以当数据集较大时建议用第二种方法以提高效率。
搞大数据的都知道 Spark，照例，我不会讲怎么用，也不打算讲怎么优化，而是想从 Spark 的核心数据结构的演进，来看看其中的一些设计和考虑，有什么是值得我们借鉴的。...这里的对象和面向对象里的对象本质上是一样的。面向对象的抽象核心是一个个的 class 及其实例化出来的 object。而关系的抽象核心是一张张表和遵循表的要求插入的一行行数据。...这两个角度结合起来，站在数据处理的角度，从 RDD 到 SQL，缺少的就是对数据含义和类型的描述，也就是 Schema。 于是有了 DataFrame。...这也很好理解，一张表，一个数据集，本来就是一行行数据聚在一起。这个抽象是很贴近现实的。 但是这却为类型检查带来了困难。虽然有 schema，我们很容易通过反射，根据名字得到字段值和类型。...---- 从 RDD 到 DataFrame，再到 DataSet，这么梳理下来，我们能很清晰的看到 Spark 这个项目在数据结构上的演进过程。
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux...一个样例代码如下： 如何在spark中遍历数据时获取文件路径： 如果遍历压缩文件时想要获取文件名，就使用newAPIHadoopFile，此外在本地调试下通过之后，提交到集群运行的时候，一定要把uri去掉...，本地加上是想让它远程读取方便调试使用，如果正式运行去掉uri在双namenode的时候可以自动兼容，不去反而成一个隐患了。...最后我们可以通过spark on yarn模式提交任务，一个例子如下： 这里选择用spark提交有另外一个优势，就是假如我开发的不是YARN应用，就是代码里没有使用SparkContext，而是一个普通的应用...，就是读取mysql一个表的数据，写入另外一个mysql，这里跟MR没有关系，但是我依然可以用spark-sumbit提交，这时候是不会提交到YARN上的，但是程序会按普通程序运行，程序依赖的jar包，
这段代码是参照慕课网的视频教程，主要是f.Seek(0, os.SEEK_END)移动到末尾，但是里面有个小问题，当打开的文件被重新清空内容的清空下，就再也不能到读取数据了，比如在开启读取后 echo...''>1.log 这样就再也读不到了，tail包是解决了这个问题的 package main import ( "bufio" "fmt" "io" "os"
年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...Spark Streaming能够按照batch size（如1秒）将输入数据分成一段段的离散数据流（Discretized Stream，即DStream），这些流具有与RDD一致的核心数据抽象，能够与...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...读取 Json 文件 如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。 ...从 HDFS 读写文件 Spark 的整个生态系统与 Hadoop 完全兼容的,所以对于 Hadoop 所支持的文件类型或者数据库类型,Spark 也同样支持. ...如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD
从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...具体看16个worker（executorinstance）的log，会发现，同一个duration中，只有2个worker在运行。于是加入上面红色一行代码，发现rddPartitionNum是2。...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
猫头虎 分享：从数据集中查找完整的Emoji小表情的完整过程 一、前言 今天有个很有趣的说法，有人最近问猫头虎：**如何在数据集中快速查找所有的Emoji小表情？...**于是我出了这一篇与大家分享的博客，来让你们学会从数据集中查找完整的Emoji小表情的完整过程！...这些工具都可以通过 pip 快速安装，例如： pip install pandas 三、过程步骤 下面我会从数据加载到数据识别，步步运行这个过程： 1....六、结论 从数据集中快速查找Emoji小表情是一个非常有意思的过程，我们不仅可以学习到如何使用Python的正则表达式，还可以从社交组件中抓取用户的情感输出。...然而，在代码数据集中，Emoji的存在既有其用途，也有其局限。尽可能减少在代码中使用Emoji，可以提升代码的可读性、一致性和可维护性。
在使用Elasticsearch时，如果要返回少量的数据，我们可以在DSL语句中指定size这个参数来设定返回多少条数据： { ...其他查询条件......"size": 1000 } 然而，如果你要查询极其大量的数据，例如10亿条，那么这种方式就不实用了。...当我们使用Python + elasticsearch-py来读取Elasticsearch时，可以这样使用scroll： body = {'你的DSL语句'} res = es.search(index...scroll参数的值 2m表示2分钟。 这种做法的原理，实际上就是每次读取若干条（通过DSL中的 size关键字设定），分多次读取，直到读完为止。...后一次读的时候，从前一次返回的 _scroll_id对应的id开始读。这样每一次读取的结果就可以接在一起了。当某一次读取的结果为空时，说明已经把所有数据全部读完了，就可以停止了。
01 视频数据的读取 虽然视频文件是由多张图片组成的，但是imread()函数并不能直接读取视频文件，需要由专门的视频读取函数进行视频读取，并将每一帧图像保存到Mat类矩阵中，代码清单2-27中给出了...apiPreference：读取数据时设置的属性，例如编码格式、是否调用OpenNI等，详细参数及含义在表2-5给出。...该函数是构造一个能够读取与处理视频文件的视频流，在代码清单2-27中的第一行是VideoCapture类的默认构造函数，只是声明了一个能够读取视频数据的类，具体读取什么视频文件，需要在使用时通过open...第二种构造函数在给出声明变量的同时也将视频数据赋值给变量。可以读取的文件种类包括视频文件(例如video.avi)、图像序列或者视频流的URL。...调用摄像头时，第一个参数为要打开的摄像头设备的ID，ID的命名方式从0开始。从摄像头中读取图像数据的方式与从视频中读取图像数据的方式相同，通过“>>”符号读取当前时刻相机拍摄到的图像。
oauth2.0通过JdbcClientDetailsService从数据库读取相应的配置 在上一节我们讲述的配置是把授权码存储在redis中,把相应的请求的路径用使用in-memory存储 ,这个是放在了内存中...,但是实际开发我们的数据希望是从数据表中查询的,那应该怎么做呢?...2.如果我需要从数据库读取相应的字段的参数 可如下配置: @Override public void configure(ClientDetailsServiceConfigurer clients...//这个地方指的是从jdbc查出数据来存储 clients.withClientDetails(clientDetails()); } 这里可以看到我们是把之前的从内存读取的方式给去掉了...javax.sql.DataSource; @Resource private DataSource dataSource; 但是这里还没完,我们首先要讲下JdbcClientDetailsService是如何从数据库读取的
陆续好多人会问，在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题，而检查程序，看起来一点也没有错。...Option.scala:120) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:218) at org.apache.spark.SparkContext.runJob...put.add(putValue._1, putValue._2, putValue._3)) put }, true); } 这个问题，主要原因在于从HiveContext...中访问的DataFrame中，遍历的某些行里面putRecord中的某一个单元值为NULL，所以就会抛出这种异常。...因此在put.add的时候首先需要进行判断一下。 如 putRecord.IsNullAt(index)，这样进行判断，如果为NULL值，简单设个特定的字符串，马上什么问题全部解决。
一、什么是字节输入流 Java 字节输入流是用于从输入源读取字节数据的流，它以字节为单位进行读取操作，并提供了多种方法来读取不同类型的数据。...ByteArrayInputStream：用于从内存中的字节数组中读取字节数据。 字节输入流提供了一系列的read()方法，用于从输入源中读取字节数据。...字节输入流的应用场景包括以下 3 种，请同学们认真学习。 从文件中读取二进制数据，如图片、音视频文件等。 从网络连接中读取字节数据，如下载文件、接收网络数据等。...在循环中，通过将读取到的字节数据强制转换为 char 类型，以字符形式输出到控制台。 使用字节输入流时，需要处理可能会抛出的 IOException 异常，并在最后关闭字节输入流来释放相关资源。...数据加密 / 解密：在加密或解密数据时，字节输入流可以用于读取加密或解密过程中生成的字节数据。 数据压缩 / 解压缩：字节输入流可用于读取从压缩文件中解压缩的字节数据。
众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字：60351行 写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...) 这里只读取了_c0一个字段，否则会报数组下标越界的异常，至于为什么请往下看。...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段，但某个字段里自带有逗号，那就会切割为n+1个字段。
前言 给大学生讲解SPARK时，说spark相比其它的大数据框架，其运行速度更快，是其显著的特点之一。...SPARK提供了名为RDD(弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称)抽象的数据集。DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。...不理解DAG具体为何物以及其底层原理，并不妨碍使用SPARK，使用者只需要调用其提供的API，用于分析处理不同领域的数据便可。但是，如果能理解DAG的底层结构，对理解和学习SPARK将会有质的提升。...因是描述工作流中子流程的顺序，显然整个工作流中不能出现环，环的出现，标志着循坏依赖。如下图，2号工作流依赖1号工作流的完成，4号依赖2号工作流的完成，从传递性上讲，4号也依赖1。...从结构图中可以看得出1号又依赖4号 ，这便形成了一个引用循环链，从现实角度和实现角度都是违背常规认知和基本逻辑的。 Tips： 环意味着存在循环依赖，会导致系统死锁。
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