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客快物流大数据项目(六十)：将消费的kafka数据转换成bean对象

) 将消费到的数据转换成OggMessageBean对象默认情况下表名带有数据库名，因此需要删除掉数据库名 //3.1：物流相关数据的转换 val logsticsMessageBean: Dataset...String = row.getAs[String](0) //将字符串转换成javabean对象 JSON.parseObject(jsonStr, classOf[OggMessageBean...(row=>{ //取到value列的数据 val line: String = row.getAs[String](0) //如果value列的值不为空，且是清空表的操作...val jsonStr: String = row.getAs[String](0) //将json字符串转换成javaBean对象 JSON.parseObject(jsonStr,...(row=>{ //取到value列的数据 val line: String = row.getAs[String](0) //如果value列的值不为空

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Spark读写XML文件及注意事项

最近有粉丝问浪尖spark 如何读写xml格式的文件，尤其是嵌套型的，spark本身是不支持xml格式文件读取的，但是databricks开源了一个jar，支持xml文件的读写，浪尖这里给大家介绍一下用法...("author")+","+row.getAs("_id")) println(row.getStruct(4).getAs("country")) println(row.getStruct...("name") +","+b.getAs("location")) } }) } } 输出的schema如下： root |-- _id: string (nullable...("author")+","+row.getAs("_id")) println(row.getAs[GenericRowWithSchema]("otherInfo").getAs("country...("name") +","+b.getAs("location")) } }) } } 提示以下，看看我这里第三个println里如何解析嵌套型数据结构的。

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Spark强大的函数扩展功能

一方面，它让我们享受了利用Scala（当然，也包括Java或Python）更为自然地编写代码实现函数的福利，另一方面，又能精简SQL（或者DataFrame的API），更加写意自如地完成复杂的数据分析。...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...[Date](1))) { buffer(0) = buffer.getAs[Double](0) + input.getAs[Double](0) } val previous...[Date](1))) { buffer(1) = buffer.getAs[Double](0) + input.getAs[Double](0) } } } update...(1) = buffer1.getAs[Double](1) + buffer2.getAs[Double](1) } 最后，由evaluate函数完成对聚合Buffer值的运算，得到最后的结果：

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Spark SQL 数据统计 Scala 开发小结

2、使用介绍 2.1 加载数据目前 tdw 提供了读取 tdw 表生成 RDD 或 DataFrame 的 API。...带有 Schema 的数据，DataFrame 即 Dataset[Row] val tdwRDD: RDD[Array[String]] = new TDWProvider(sparkSession.sparkContext...getAs 本来是要指定具体的类型的，如 getAs[String]，但因为 tdwDataFrame 的 schema 已知，包括各个字段的类型，如 gid 是 long，这样如果按 getAs[String...("gid") tempList = element.getAs("aid") ......import java.lang.Double.isNaN if (isNaN(x.getAs("field"))){ 0 } 或者直接过滤掉 6、Sql 语句里一些不支持的函数或写法

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大数据【企业级360°全方位用户画像】统计型标签开发

Map[String, String] = fourTagsDS.map(row => { // 获取到rule值 val RuleValue: String = row.getAs...DataFrame = fiveTagsDS.map(row => { // row 是一条数据 // 获取出id 和 rule val id: Int = row.getAs...("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString //133 1-999...("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString //133 1-999...如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正? 受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波? 希望我们都能在学习的道路上越走越远?

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》

不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。 5.1 三者的共性 1....col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[String]("col2") } 2)....DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息。...---- 好了，本次的分享就到这里。受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注一下哟~下一篇博客，将介绍如何在IDEA上编写SparkSQL程序，敬请期待!!!

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用户画像 | 开发性能调优

Spark中可以使用 reparation 或 coalesce 对RDD的分区重新进行划分，reparation 是 coalesce 接口中 shuffle 为true的实现。...org_name """.stripMargin).rdd.coalesce(1) val datardd = executesqls.map(row => { val user_id = row.getAs...[String]("user_id") val org_id = row.getAs[String]("org_id") val org_name = row.getAs[String]...("org_name") val act_weight = row.getAs[String]("act_weight") val cnt = row.getAs[String]("cnt...RDD可以使用 persist 或 cache方法进行持久化，使用 StorageLevel 对象给 persist 方法设置存储级别时，常用的存储级别如下所示。

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大数据【企业级360°全方位用户画像】标签开发代码抽取

连接MySQL */ // 读取application.conf 内的配置 private val config: Config = ConfigFactory.load() // 获取url...: Map[String, String] = fourTagsDS.map(row => { // 获取到rule值 val RuleValue: String = row.getAs...= fiveTagDF.map(row => { // row 是一条数据 // 获取出id 和 rule val id: Int = row.getAs("id"...).toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString // 封装样例类 TagRule(id...受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波? 希望我们都能在学习的道路上越走越远?

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海量日志分析：一天内最大在线人数与最长持续时间计算方案

二、问题（1）：计算一天内的最大在线人数算法步骤日志预处理：过滤异常日志（如login_time > logout_time、login_time 86399，异常日志直接丢弃或修正...spark = SparkSession.builder() .appName("MaxOnlineCalculator") .master("yarn") // 生产环境用yarn或k8s...[Long]("login_time") val logout = row.getAs[Long]("logout_time") // 返回两个事件：(time, delta...("maxOnline") var currentOnline = 0L sortedEvents.foreach(row => { val time = row.getAs...），避免事件时间超出范围；空日志或全异常日志：返回max_online=0，max_duration=0；全天维持峰值：如所有用户登录时间 = 0，登出时间 = 86399，此时max_duration

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Spark SQL 项目实战 | 计算各区域热门商品 Top3

碰到复杂的需求, 可以使用 udf 或 udaf 查询出来所有的点击记录, 并与 city_info 表连接, 得到每个城市所在的地区....override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { val map1 = buffer1.getAs...[Map[String, Long]](0) val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long]](0) val total1: Long = buffer1...override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { val map1 = buffer1.getAs...[Map[String, Long]](0) val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long]](0) val total1: Long = buffer1

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大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签开发

val RuleValue: String = row.getAs("rule").toString /* inType=HBase##...("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString // 封装样例类 TagRule...val RuleValue: String = row.getAs("rule").toString /* inType=HBase##...("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString // 封装样例类 TagRule...受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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使用Google App Script和Google Sheet自动生成数据仪表盘

我保存了最终的电子表格以供读者参考。注意：2017年12月13号之前的数据是模拟数据。步骤1：熟悉你将访问的API 你可以通过上面提到的三个公共API收集到大量的数据。...function makeJsonRequest(url){ var response = UrlFetchApp.fetch(url); return JSON.parse(response.getAs...('application/json').getDataAsString()); } 现在我们可以从Github上获取数据了！...就像一个优秀的开发者会写出可重用的代码一样，一个优秀的电子表格制作者会制作出可重用的电子表格。...虽然实现上面的模式依赖的概念很简单，但它是重用电子表格和代码有效的方法之一。在我们讨论完本文中使用的合约之后，我们会再次回顾并佐证这一点。

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spark2 sql编程样例：sql操作

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C++轻量级Json解析工具—TinyJson

，后来改用轻量级TinyJson库，说一下在使用碰到的一些问题以及为了兼容性作出的修改。...在实际使用中，发现相连的key和value如果相同，返回的value为下一个key值。...end(), key); if (itr == KeyVal_.end()) { return defVal; } return Value(*(++itr)).GetAs...这里并没有做返回的值是否为key还是value，所以出现了这个错误，修改如下，或元素的类型判断。...i++; } if (itr == KeyVal_.end()) { return defVal; } return Value(*(++itr)).GetAs

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Spark Drive 端的 List 无法获取 Executor 中的数据吗？

suggestFeedback = new SuggestFeedback(); suggestFeedback.setDeviceId( Objects.isNull(row.getAs..."" : row.getAs("device_id").toString()); String suggest = suggestFeedback.getLevel1_mass_category...Spark 和 Flink 的执行模型 Spark 和 Flink 都是分布式计算框架，它们的任务执行模型是基于 Driver-Executor 或 JobManager-TaskManager 的架构...Java 对象的序列化和传递当你将一个 List 或其他对象传递给 Executor 端时，Spark 或 Flink 会将该对象序列化并发送到 Executor 端。...框架本身不会对这种行为进行检查或报错。 2. 为什么修改不会生效？内存隔离 Driver 端和 Executor 端运行在不同的 JVM 进程中，它们的内存是完全隔离的。

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RDD转为Dataset如何指定schema?

第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。这种基于反射的方法会导致更简洁的代码，并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好。...使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...使用反射读取case class的参数名称，并将其变为列的名称。Case class也可以嵌套或包含复杂类型，如Seqs或Arrays。此RDD可以隐式转换为DataFrame，然后将其注册为表格。...表可以在随后的SQL语句中使用。...Name: Justin| // +------------+ // or by field name teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager.getAs

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深入解析GraphX：Spark图计算库的核心原理与实战应用

属性图是一种带有丰富语义信息的图结构，每个顶点（Vertex）和边（Edge）都可以携带任意属性数据。...数据来源可以是公开数据集或企业内部数据，格式通常为Parquet或JSON。...[Long]("user_id"), (row.getAs[String]("screen_name"), row.getAs[String]("registration_date"), row.getAs...[Long]("follower_id"), row.getAs[Long]("followee_id"), row.getAs[Double]("interaction_score")) } //...框架选择的关键考量因素在选择图计算框架时，需要考虑多个维度：首先是数据规模，超大规模图处理更适合GraphX或Giraph；其次是实时性要求，需要实时查询的场景可能更适合Neo4j或TigerGraph

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大数据【企业级360°全方位用户画像】匹配型标签累计开发

写在前面：博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。...: Map[String, String] = fourTagsDS.map(row => { // 获取到rule值 val RuleValue: String = row.getAs...TagRule] = fiveTagsDS.map(row => { // row 是一条数据 // 获取出id 和 rule val id: Int = row.getAs...("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString // 封装样例类 TagRule...即将原有数据和新数据进行合并，并重写的技巧。如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正? 受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?

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Spark系列 - (3) Spark SQL

testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1") println(col1) val col2=line.getAs...但如果此时，使用了一个不存在字段的名字，则只能到运行时才能发现错误；如果用的是DataSet[Person]，所有不匹配的类型参数都可以在编译时发现； 3.2.4 什么时候使用DataFrame或DataSet...下面的情况可以考虑使用DataFrame或Dataset，如果你需要丰富的语义、高级抽象和特定领域专用的 API，那就使用 DataFrame 或 Dataset；如果你的处理需要对半结构化数据进行高级处理...，如 filter、map、aggregation、 average、sum、SQL 查询、列式访问或使用 lambda 函数，那就使用 DataFrame 或 Dataset；如果你想在编译时就有高度的类型安全...DataFrame 或 Dataset；如果你是R或者Python使用者，就用DataFrame；除此之外，在需要更细致的控制时就退回去使用RDD； 3.2.5 RDD、DataFrame、DataSet

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Spark UDF加载外部资源

{ return Trie.builder().addKeywords(stringSet).build(); } 基于字典树构建 "关键词字典树" 和 "停词字典树": 注：主要实现词包间的与或非逻辑...(iterator.hasNext()) { Row row = iterator.next(); Seq fwords = row.getAs...fwords"); if (WordTrieEntity.contains(fwords, wordTries)) { res.add(row.getAs...因为，在Driver端初始化由static和transient修饰的对象(或成员变量)时，不会被发送到Excutor。...这就是说，我们需要在Excutor上初始化它们，也即在Excutor执行的算子或方法中初始化它们。

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客快物流大数据项目(六十)：将消费的kafka数据转换成bean对象

Spark读写XML文件及注意事项

Spark强大的函数扩展功能

Spark SQL 数据统计 Scala 开发小结

大数据【企业级360°全方位用户画像】统计型标签开发

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