数据格式如下, 不同的字段使用下划线分割开_: 1. 数据 ? 2. 数据说明 数据采用_分割字段 每一行表示用户的一个行为, 所以每一行只能是四种行为中的一种....import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import scala.collection.mutable /** ** * @author 不温卜火...), Long]]): Unit = { // 把other中的map合并到this(self)的map中 // 合并map other match { case...}*/ // 2， 对other的map进行折叠，把结果都折叠到self的map中 // 如果是可变map，则所有的变化都是在原集合中发生变化...把一个品类的三个指标封装到一个map中 val cidActionCountGrouped: Map[String, mutable.Map[(String, String), Long]]
以下操作是将数据合并到两个分区： scala> val numsDF2 = numsDF.coalesce(2) numsDF2: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...scala> val numsDF5 = numsDF.repartition(6) numsDF5: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...但是，如果有成千上万个分区，那么Spark会变得非常慢。 spark中的shuffle分区数是静态的。它不会随着不同的数据大小而变化。...如何将数据写入到单个文件 通过使用repartition(1)和coalesce(1))可用于将DataFrame写入到单个文件中。
问题现象 在利用Spark和Kafka处理数据时，同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。...类型字段的Hive表进行union操作，报如下错误： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type columns in DataFrame...场景模拟 1）通过函数str_to_map/map生成map类型的字段，然后进行union操作 select 1 id, str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select...2 id, map("k1","v1","k2","v2") map 2）报错信息 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type...字段类型，都会导致上述问题。
T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；所以aggreateByKey可以看成更高抽象的，更灵活的reduce...在Scala里, 可以隐式转换到Writable的类型也支持这个操作， (Spark对基本类型Int, Double, String等都写好了隐式转换)。...In Scala, it is also available on types that are implicitly convertible to Writable (Spark includes conversions... RDDscala.Tuple2> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
T合并入U，比如如何将item合并到列表 ；combOp: (U,U) =>U，comb操作符，描述如果合并两个U，比如合并两个列表 ；所以aggreateByKey可以看成更高抽象的，更灵活的reduce...在Scala里, 可以隐式转换到Writable的类型也支持这个操作， (Spark对基本类型Int, Double, String等都写好了隐式转换)。...RDD> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value in the key-value pair RDD...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数， 然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...5. map与flatmap比较 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
数据格式如下, 不同的字段使用下划线分割开_: ? 数据说明: 数据采用_分割字段 每一行表示用户的一个行为, 所以每一行只能是四种行为中的一种....// 1.把other中的map合并到map中 // 合并map /*other match { case o: CategoryAcc => o.map.foreach...map中 // 如果是可变map, 则所有的变化都是在原集合中发生变化, 最后的值可以不用再一次添加 // 如果是不变map, 则计算的结果, 必须重新赋值给原的map变量 map...\\spark-core-project\\input\\user_visit_action.txt") //把数据封装号(封装到样例类中) val userVisitActionRDD...把一个品类的三个指标封装到一个map中 val cidActionCountGrouped: Map[String, Map[(String, String), Long]] = acc.value.groupBy
这 契 合 了Matei Zaharia提出的原则：“设计一个通用的编程抽象(Unified Programming Abstraction)”，这也正是Spark的魅力所在，因此要理解Spark，先要理解...RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。...如果只需要访问Int字段，RDD的指针可以只访问Int数组，避免扫描整个数据结构。 再者，如前文所述，RDD将操作分为两类：Transformation与Action。...执行map或flatMap操作时，不过是将当前RDD对象传递给对应的RDD对象而已。 2.1.3 RDD特性总结 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。...scala> var file = sc.textFile("hdfs://...") 2）统计日志文件中，所有含ERROR的行。
3.teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager(0)).show()中teenager 是什么trait？...如果你想一个spark sql程序，那么你会想，你到底该使用哪个包，如何嵌入sql语句，如何创建表，如何显示表内容，如何指定表显示字段。下面解决了我们这些问题。...详细参考： scala中case class是什么？http://www.aboutyun.com/forum.php?...其中 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? df.select("name").show() 是一直显示自定字段name的列表，如下： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...df.select($"name", $"age" + 1).show() 上面我们还可以对字段操作，将字段的age都加1，并显示，如下： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
通常情况下，传递给 Spark 操作（例如 map 或 reduce）的函数是在远程集群节点上执行的，函数中使用的变量，在多个节点上执行时是同一变量的多个副本。...Spark 在 Tasks 任务表中显示由任务修改的每个累加器的值。 ? 跟踪 UI 中的累加器对于理解运行的 stage 的进度很有用（注意：Python尚未支持）。...AccumulatorV2 抽象类有几个方法必须重写： reset 将累加器重置为零 add 将另一个值添加到累加器中 merge 将另一个相同类型的累加器合并到该累加器中。...因此，在 transformation （例如， map()）中更新累加器时，其值并不能保证一定被更新。...Scala版本: val accum = sc.longAccumulator data.map { x => accum.add(x); x } // Here, accum is still 0
上述写的程序中.map((_,1))的输出结果是什么 我：通过flatMap将其扁平化，而.map((_,1)) 则是每个出现单词，1这样的形式展现，此时还没归并。 3....要求按照基于某个字段的值的频次倒序,并且以维度——频次的形式结果展现? 我：基于某个字段——决定了要用group By，频次要用count聚合，倒序自然少不了desc。...对于Spark中的数据倾斜问题你有什么好的方案？ 我：可以先分析基数大造成数据倾斜的维度，将其适当的拆分。...补：Spark性能优化指南：高级篇 编程 1.如果我有两个list，如何用Python语言取出这两个list中相同的元素？...我：（中午吃撑了，TradeOff哈）不晓得 面试官：空间复杂度较高哈 补： 反思了一下，之所以说错，可能和以前学习算法时，起承转合的过度，并未将栈、队列和map，或者dict直接比较，而是从数组切换到队列和栈
但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题，当使用flink hms catalog建hudi表之后，spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况....0配置对应的value中字段sr_returned_date_sk的nullable属性为false，而如果通过spark建上述表的话，该字段属性是true的。...可判断flink在创建hive metastore中创建hudi表时，构建的给spark用的参数存在问题，也就是对应 HoodieHiveCatalog.instantiateHiveTable中的 serdeProperties.putAll...)); 其中translateFlinkTableProperties2Spark方法如下 public static Map translateFlinkTableProperties2Spark...中字段的nullable属性改为true，即对上述方法进行如下修改即可： public static Map translateFlinkTableProperties2Spark
>2.1.1spark.version> scala.version>2.11.8scala.version> 1.2.1</jblas.version...4.1 离线推荐服务 在 recommender 下新建子项目 StatisticsRecommender，pom.xml 文件中只需引入 spark、scala 和 mongodb 的相关依赖：...和 mongo 连接），并在 StreamingRecommender 中定义一些常量： src/main/scala/com.atguigu.streaming/StreamingRecommender.scala...// 因为 redis 操作返回的是 java 类，为了使用 map 操作需要引入转换类 import scala.collection.JavaConversions._ /** *...[Int, scala.collection.immutable.Map[Int, Double]]): Array[(Int, Double)] = { // 定义一个 ArrayBuffer
(\"a\"->a,\"b\"->b)" } ] } 通过添加useDocMap为true,则你在代码里可以通过doc(doc是个Map[String,Any]) 来获取你想要的任何字段...，然后形成一个新的Map。...如果你只要新生成Map里的字段，忽略掉旧的，则设置ignoreOldColumns=true 即可。...raw代表inputTableName中你需要解析的字段，然后通过你的scala脚本进行解析。在脚本中 rawLine 是固定的，对应raw字段(其他字段也是一样)的值。...配置的scala代码解析raw字段，展开成a,b两个字段，然后继续用SQL继续处理，最后输出。
要在 Scala 中编写应用程序，您需要使用兼容的 Scala 版本（例如 2.12.X）。 要编写 Spark 应用程序，您需要在 Spark 上添加 Maven 依赖项。...为避免此问题，最简单的方法是将字段复制到局部变量中，而不是从外部访问它： def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { val field_ = this.field...这个命名法来自 MapReduce，与 Spark 的 map 和 reduce 操作没有直接关系。 在内部，各个map任务的结果会保存在内存中，直到无法容纳为止。...AccumulatorV2 抽象类有几个必须重写的方法：reset 用于将累加器重置为零，add 用于将另一个值添加到累加器中，merge 用于将另一个相同类型的累加器合并到这个累加器中。...将应用提交到集群 应用程序提交指南描述了如何将应用程序提交到集群。
: 新列名，强制必须存在，如果在嵌套类型中添加子列，请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1...• 在嵌套map类型member map>中添加子列col1, 设置字段为member.value.col1 col_type :...（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败。...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称； DataSet是强类型的。...[6] at map at :33 根据数据及给定的schema创建DataFrame scala> val dataFrame = spark.createDataFrame(data...这样的保存方式可以方便的获得字段名跟列的对应，而且分隔符(delimiter)可自定义 val saveoptions = Map("header"->"true","delimiter"->"\t",...) } 可以看出，DataSet在需要访问列中的某个字段时候非常方便，然而如果要写一些是适配性极强的函数时候，如果使用DataSet，行的类型又不确定，可能是各自case class，无法实现适配，这时候可以用
, 你可能通过 name 天生的row.columnName属性访问一行中的字段).这种情况和 R 相似....只出现在 Parquet schema 中的任何字段将被 dropped （删除）在 reconciled schema 中....仅在 Hive metastore schema 中出现的任何字段在 reconciled schema 中作为 nullable field （可空字段）添加....您还需要定义该表如何将数据反序列化为行，或将行序列化为数据，即 “serde”。...StructField 该 field（字段）数据类型的 Scala 中的 value 类型 (例如, 数据类型为 IntegerType 的 StructField 是 Int) StructField
在导航窗格中,在NETWORK & SECURITY下,选择密钥对。 选择创建密钥对。 在Create Key Pairdialog框的密钥对名称字段中输入新密钥对的名称,然后选择创建。...对于Applications to be installed字段,从列表中选择Spark,然后选择 Configure and add 。 您可以添加参数修改Spark的配置。...它提供多种API，如Scala，Hive，R，Python，Java和Pig。 Scala - 这是用来开发Apache Spark本身的语言。Scala设计初衷是实现可伸缩语言。...Scala> 首先要注意的是，Spark shell为你创建了两个值，一个是sc，另一个是sqlcontext。Sqlcontext用于执行Spark SQL库中的程序。...这导致Apache Spark中的大部分方法都是惰性的。指令以DAG（有向无环图）的形式存储供以后使用。这些DAG将继续变化，并提供map, filter等转化操作，这些操作都是惰性计算的。
Hudi支持常见的模式演变场景，比如添加一个空字段或提升一个字段的数据类型，开箱即用。 此外，该模式可以跨引擎查询，如Presto、Hive和Spark SQL。...or array) No No 让我们通过一个示例来演示Hudi中的模式演化支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段，并将字段的数据类型从int改为long。...scala.collection.JavaConversions._ import scala.collection.JavaConversions._ scala> import org.apache.spark.sql.SaveMode...._ scala> import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row scala> val tableName = "hudi_trips_cow
首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...> val zcount = zcfea.count() zcount: Long = 14208117 scala> val f01 = fes.limit(25000) f01: org.apache.spark.sql.DataFrame...11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist()...)*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df.groupBy().agg(Map("age"
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