目录 安装Intellij IDEA与Spark Spark启动与读取数据 Spark写入数据 Spark实现空值填充 Spark使用UDF处理异常值 Spark的执行UI展示 涉及关键词 SQL SparkSession...Spark实现空值填充 空值填充是一个非常常见的数据处理方式，核心含义就是把原来缺失的数据给重新填上。因为数据各式各样，因为处理问题导致各种未填补的数据出现也是家常便饭。...collect方法会将这个DataFrame做一个处理，把它变成一个列表，列表内的每一个元素都是一个列表，表示的是每一条数据。...Request 4: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的众数。 按照“频率趋近于概率”的统计学思想，对缺失值填充为众数，也是一个非常常见的操作，因为众数是一类数据中，出现的频率最高的数据。...Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。...列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered和int2ordered在范围内： implicit def list2ordered...3，隐式转化参数 在定义一个方法时可以把最后一个参数列表定义为隐式参数。这个在spark内部使用也是非常广泛，比如前面发表的文章就用到了。...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...隐式转换，对我们了解spark及spark相关产品源码，如mongodb，redis等于spark结合实现源码原理有着至关重要的作用。
一，简介 从类型S到类型T的隐式转换由具有函数类型S => T的隐式值定义，或者通过可转换为该类型的值的隐式方法来定义。...列表[Int]的两个列表xs和ys的以下操作是合法的： xs <= ys 前提是下面定义的隐式方法list2ordered和int2ordered在范围内： implicit def list2ordered...3，隐式转化参数 在定义一个方法时可以把最后一个参数列表定义为隐式参数。这个在spark内部使用也是非常广泛，比如前面发表的文章spark累加器原理，自定义累加器及陷阱就用到了。...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...隐式转换，对我们了解spark及spark相关产品源码，如mongodb，redis等于spark结合实现源码原理有着至关重要的作用。
Scala 第一章 是什么 一 Scala 介绍 第二章 Scala 安装使用 一 安装语言环境 二 常用开发工具整合Scala插件 三 创建Scala项目 第三章 Scala 基础 一 数据类型...Spark1.6中使用的是Scala2.10。Spark2.0版本以上使用是Scala2.11版本。...9 def copyToArray(xs: Array[A], start: Int, len: Int): Unit 列表的副本元件阵列。填充给定的数组xs与此列表中最多len个元素，在位置开始。...隐式转换作用就是：当调用方法时，不必手动传入方法中的隐式参数，Scala会自动在作用域范围内寻找隐式值自动传入。...隐式值和隐式参数注意： 同类型的参数的隐式值只能在作用域内出现一次，同一个作用域内不能定义多个类型一样的隐式值。
该数据集包含手写数字0-9，以及地面实况标签。几个例子： 我们的目标是通过拍摄手写的数字然后识别图像中的数字。点击笔记获取完整的加载数据、填充模型、保存和加载它们的完整示例代码。...我们使用Python语言填充Random Forest Classifier并保存，然后使用Scala语言加载这个模型。...这个工作流程稍后可以加载到另一个在Spark集群上运行的数据集。...我们能够使用Parquet 存储小模型（如朴素贝叶斯分类）和大型分布式模型（如推荐的ALS）。...第二，R语言模型的格式还存储了额外数据，所以用其他语言加载使用R语言训练和保存后的模型有些困难（供参考的笔记本）。在不久的将来R语言将会有更好的跨语言支持。
RDD的内部表示 在RDD的内部实现中每个RDD都可以使用5个方面的特性来表示： 分区列表（数据块列表） 计算每个分片的函数（根据父RDD计算出此RDD） 对父RDD的依赖列表 对key-value RDD...的Partitioner【可选】 每个数据分片的预定义地址列表(如HDFS上的数据块的地址)【可选】 RDD的存储级别 RDD根据useDisk、useMemory、deserialized、replication...可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个RDD）与操作（返回值不是一个RDD）。...Narrow Dependencies是指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD...的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区。
窄依赖就是一个父RDD分区对应一个子RDD分区，如map，filter 或者多个父RDD分区对应一个子RDD分区，如co-partioned join 宽依赖是一个父RDD分区对应非全部的子RDD分区...，如groupByKey，ruduceByKey 或者一个父RDD分区对应全部的子RDD分区，如未经协同划分的join https://www.jianshu.com/p/736a4e628f0f...但是当任务返回结果很大时，会引起Akka帧溢出，这时的另一种方案是将返回结果以块的形式放入存储管理模块，然后在Driver端获取该数据块即可，因为存储管理模块内部数据块的传输是通过Socket连接的，因此就不会出现...Akka帧溢出了。...spark处理数据是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘处理数据的。
掌握implicit的用法是阅读spark源码的基础，也是学习scala其它的开源框架的关键，implicit 可分为： 隐式参数 隐式转换类型 隐式调用函数 1.隐式参数 当我们在定义方法时，可以把最后一个参数列表标记为...一个方法只会有一个隐式参数列表，置于方法的最后一个参数列表。如果方法有多个隐式参数，只需一个implicit修饰即可。...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...breaststroke") //蛙泳 } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 上例中编译器在rabbit对象调用时发现对象上并没有wantLearning方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
相较于Scala语言而言，Python具有其独有的优势及广泛应用性，因此Spark也推出了PySpark，在框架上提供了利用Python语言的接口，为数据科学家使用该框架提供了便利。 ?...同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。 为此，Spark 推出了 PySpark，在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口，方便广大数据科学家使用。...而对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？...在 Spark 2.2 后提供了基于 Arrow 的序列化、反序列化的机制（从 3.0 起是默认开启），从 JVM 发送数据到 Python 进程的代码在 sql/core/src/main/scala...然而 PySpark 仍然存在着一些不足，主要有： 进程间通信消耗额外的 CPU 资源； 编程接口仍然需要理解 Spark 的分布式计算原理； Pandas UDF 对返回值有一定的限制，返回多列数据不太方便
除非此规则将元数据添加到关系的输出中，否则analyzer将检测到没有任何内容生成列。此规则仅在节点已解析但缺少来自其子节点的输入时添加元数据列。这可以确保元数据列不会添加到计划中，除非使用它们。...此规则用于将序号位置转换为选择列表中的相应表达式。Spark 2.0中引入了这种支持。如果排序引用或分组依据表达式不是整数而是可折叠表达式，请忽略它们。...ResolveSubquery Resolution fixedPoint 此规则解析并重写表达式内的子查询。注：CTE在CTESubstitution中处理。...ResolveEncodersInUDF UDF Once 通过明确给出属性来解析UDF的编码器。我们显式地给出属性，以便处理输入值的数据类型与编码器的内部模式不同的情况，这可能会导致数据丢失。...例如，如果实际数据类型为Decimal（30，0），编码器不应将输入值转换为Decimal（38，18）。然后，解析的编码器将用于将internal row反序列化为Scala值。
如：rdd.reduceByKey((x, y) => x + y, 10)。 在除分组操作和聚合操作之外的操作中也能改变 RDD 的分区。Spark 提供了 repartition() 函数。...(4)连接 连接数据可能是 pair RDD 最常用的操作之一。连接方式多种多样:右外连接、左外连接、交叉连接以及内连接。...因为 userData 表比每五分钟出现的访问日志表 events 要大得多,所以要浪费时间做很多额外工作:在每次调用时都对 userData 表进行哈希值计算和跨节点数据混洗,虽然这些数据从来都不会变化...算法会维护两个数据集:一个由(pageID, linkList) 的元素组成,包含每个页面的相邻页面的列表;另一个由 (pageID, rank) 元素组成,包含每个页面的当前排序权值。...Scala 版 PageRank: // 假设相邻页面列表以Spark objectFile的形式存储 val links = sc.objectFile[(String, Seq[String])](
colStats方法可以返回RDD的最大值、最小值、均值、方差等，代码实现如下： import org.apache.spark.MLlib.linalg.Vector import org.apache.spark.MLlib.stat...分层抽样 分层抽样先将数据分为若干层，然后再从每一层内进行随机抽样组成一个样本。...简单数据分析实践的详细代码参考：ch02\GowallaDatasetExploration.scala，本地测试参数和值如表1所示。...2.3.0-bin-hadoop2.6/jars）和本地libs（如：\book2-master\libs，包括：nak_2.11-1.3、scala-logging-api_2.11-2.1.2、scala-logging-slf4j...（1）数据清洗 在数据清洗阶段过滤掉不符合规范的数据，并将数据进行格式转换，保证数据的完整性、唯一性、合法性、一致性，并按照CheckIn类填充数据，具体实现方法如下： // 定义数据类CheckIn
掌握implicit的用法是阅读Spark源码的基础，也是学习Scala其它的开源框架的关键，implicit 可分为： 隐式参数 隐式转换类型 隐式调用函数 1.隐式参数 当我们在定义方法时，...可以把最后一个参数列表标记为implicit，表示该组参数是隐式参数。...一个方法只会有一个隐式参数列表，置于方法的最后一个参数列表。如果方法有多个隐式参数，只需一个implicit修饰即可。...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...rabbit.wantLearned("breaststroke") //蛙泳 } 上例中编译器在rabbit对象调用时发现对象上并没有wantLearning方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图
您还可以设置表中未列出的其他Spark属性。有关其他属性的列表，请参阅Spark可用属性。...空值使用所有可用的核心。 spark.executor.memory 1g 每个worker实例的执行程序内存。...该值可能因您的Spark群集部署类型而异。...从maven库递归加载库 从本地文件系统加载库 添加额外的maven仓库 自动将库添加到SparkCluster（可以关闭） 解释器利用Scala环境。所以你可以在这里编写任何Scala代码。...ZeppelinContext提供了一些额外的功能和实用程序。 对象交换 ZeppelinContext扩展地图，它在Scala和Python环境之间共享。
，但尽管我也使用Scala，但我的主要关注点是在Spark GraphX数据结构中存储RDF，特别是在Scala中。...每个RDD都可以有额外的信息; Spark网站的 "Example Property Graph"包含带有顶点的（名称，角色）对和边的描述性属性字符串。...在GraphX图中存储RDF的第一步显然是将谓词存储在边RDD，并将顶点RDD中的主体和资源对象以及文字属性作为这些RDD中的额外信息，如（名称，角色)对和Spark网站的Example Property...我通过将数据存储在三个数据结构（上述两个RDD和另外一个RDD）中来解决了这两个问题： 对于顶点RDD，以及必须存储为每个顶点标识符所需的长整数，我只存储了一个额外的信息：与该RDF资源相关联的URI。...为了增加从上面两个RDD创建的图数据结构，我创建了第三个RDD来存储文字属性值。
, Spark SQL 使用这个额外的信息去执行额外的优化.有几种方式可以跟 Spark SQL 进行交互, 包括 SQL 和 Dataset API.当使用相同执行引擎进行计算时, 无论使用哪种 API...使用逗号分隔的类前缀列表，应使用在 Spark SQL 和特定版本的 Hive 之间共享的类加载器来加载。...例如，您可以使用括号中的子查询代替完整表。 driver 用于连接到此 URL 的 JDBC driver 程序的类名。...createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。.../bin/spark-sql --help 获取所有可用选项的完整列表。
掌握implicit的用法是阅读spark源码的基础，也是学习scala其它的开源框架的关键，implicit 可分为： 隐式参数 隐式转换类型 隐式调用函数 1.隐式参数 当我们在定义方法时，可以把最后一个参数列表标记为...一个方法只会有一个隐式参数列表，置于方法的最后一个参数列表。如果方法有多个隐式参数，只需一个implicit修饰即可。...当调用包含隐式参数的方法是，如果当前上下文中有合适的隐式值，则编译器会自动为改组参数填充合适的值。如果没有编译器会抛出异常。当然，标记为隐式参数的我们也可以手动为该参数添加默认值。...这个规则非常简单，当编译器看到类型X而却需要类型Y，它就在当前作用域查找是否定义了从类型X到类型Y的隐式定义 例子： scala> val i: Int = 3.5 //直接报错 加上这句： scala...rabbit.wantLearned("breaststroke") //蛙泳 } 123456789101112 上例中编译器在rabbit对象调用时发现对象上并没有wantLearning方法，此时编译器就会在作用域范围内查找能使其编译通过的隐式视图
实际上依赖关系可以分两种，窄依赖和宽依赖：窄依赖：子RDD中 的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块；宽依赖：子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。...例如：map变换，子 RDD中的数据块只依赖于父RDD中对应的一个数据块；groupByKey变换，子RDD中的数据块会依赖于多有父RDD中的数据块，因为一个key可 能错在于父RDD的任何一个数据块中...一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations例如：a.一个从分布式文件系统中的 文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的，...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。...（1）如何获取RDDa.从共享的文件系统获取，（如：HDFS）b.通过已存在的RDD转换c.将已存在scala集合（只要是Seq对象）并行化 ，通过调用SparkContext的parallelize
实际上依赖关系可以分两种，窄依赖和宽依赖： 窄依赖：子RDD中 的每个数据块只依赖于父RDD中对应的有限个固定的数据块； 宽依赖：子RDD中的一个数据块可以依赖于父RDD中的所有数据块。...例如：map变换，子 RDD中的数据块只依赖于父RDD中对应的一个数据块； groupByKey变换，子RDD中的数据块会依赖于多有父RDD中的数据块，因为一个key可 能错在于父RDD的任何一个数据块中...一些关于如何分块和数据存放位置的元信息，如源码中的partitioner和preferredLocations 例如： a.一个从分布式文件系统中的 文件得到的RDD具有的数据块通过切分各个文件得到的，...因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。...（1）如何获取RDD a.从共享的文件系统获取，（如：HDFS） b.通过已存在的RDD转换 c.将已存在scala集合（只要是Seq对象）并行化 ，通过调用SparkContext的parallelize
Hudi添加了每个记录的元数据字段，如_hoodie_record_key， _hoodie_partition path， _hoodie_commit_time，它有多种用途。...但是对于不需要这些好处或关键更改非常少的简单用例，来自社区的反复要求之一是利用现有的字段，而不是添加额外的元字段。 虚拟键支持 Hudi现在支持虚拟键，其中Hudi元字段可以根据需要从数据字段计算。...此配置的默认值为true，这意味着所有元字段将在默认情况下添加。 一旦启用了虚拟键，就不能对给定的hudi表禁用它，因为已经存储的记录可能没有填充元字段。...(DataSource.scala:344) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:297...(DataFrameReader.scala:286) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:232)
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