spark scala练习 准备一个文件上传至hdfs hello word hello java hello python hello c++ 启动spark-shell spark-shell...获取到要计算的文件 val file = spark.read.textFile("test.txt") 统计该文件的行数 file.count() 获取第一行的内容 file.first()
] = Array(12, 14, 16, 18) 5.flatmap是一个一对多的map var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD...[Int] = MapPartitionsRDD[6] at flatMap at :30 scala> rdd4.collect res6: Array[Int] = Array(
import scala.collection.mutable /** * @author CBeann * @create 2019-08-10 18:36 * 自定义分区器...extends Partitioner { val map = new mutable.HashMap[String, Int]() map.put("Java", 0) map.put("Scala...>2.1.1spark.version> scala.version>2.11.11scala.version> 2.7.3 org.scala-lang...scala-library ${scala.version}
Scala 是 Scalable Language 的简写，是一门多范式的编程语言。 ? Scala 是一门多范式的编程语言，类似于 Java 。...1).Java和scala可以无缝混编，都是运行在JVM上的 2).类型推测(自动推测类型)，不用指定类型 3).并发和分布式（Actor，类似Java多线程Thread） 4).特质trait，...interfaces 和 abstract结合) 5).模式匹配，match case（类似java switch case） 6).高阶函数（函数的参数是函数，函数的返回是函数），可进行函数式编程 spark...底层就是用scala编写的，所以想要更好的使用spark了解一下scala语言还是有必要的，并且从java看过去，scala很好理解，因为有很多语法和关键字都是一样的。
当我们学习spark的时候，我们知道spark是使用Scala语言开发的，由于语言是相通的，所以对于传统程序员【Java，.net，c等】，我们能看懂Scala程序是没有问题的。...看来如果想顺利的学习，我们必须学一下Scala了。很多都是从变量定义，函数，类等入门。由于我们可能有些其他语言基础，这里我们从Scala符号入门。一文能帮助大家阅读比较常见的Scala程序。...$ scalac Test.scala $ scala Test colors 中的键为 : Set(red, azure, peru) colors 中的值为 : MapLike(#FF0000,...下面来看下Scala是函数的定义，我们就能明白了，int=的含义 ? scala中函数的定义是使用关键字def,然后函数名，括号中参数的定义，更是与传统语言反着来。...单从函数的定义，我们就能看出Scala打破了传统的函数定义，除了函数定义，其它还有很多地方，都反映了Scala思想，没有以前Java，c等那么严格。
集合 scala的集合体系结构 List LinkedList Set 集合的函数式编程 函数式编程综合案例：统计多个文本内的单词总数 scala的集合体系结构 scala中的集合体系主要包括：Iterable...循环将列表中的每个元素都乘以2 scala> val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1,2,3,5,6) scala> var currentList...) scala> val s = Set(1,2,3) s: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3) scala> s+1 res0: scala.collection.immutable.Set...[Int] = Set(1, 2, 3) scala> s+4 res1: scala.collection.immutable.Set[Int] = Set(1, 2, 3, 4) scala>...(1, 2, 5) scala> val s = scala.collection.mutable.SortedSet("orange","apple","banana") s: scala.collection.mutable.SortedSet
https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/87510822 Scala语言在函数式编程方面的优势适合Spark应用开发，IDEA...是我们常用的IDE工具，今天就来实战IDEA开发Scala版的Spark应用； 版本信息 以下是开发环境： 操作系统：win10； JDK：1.8.0_191； IntelliJ IDEA：2018.2.4...(Ultimate Edition) 以下是运行环境： Spark：2.3.3； Scala：2.11.12； Hadoop：2.7.7； 如果您想在几分钟之内搭建好Spark集群环境，请参考《docker...将下载好的文件解压，例如我这里解压后所在目录是：C:\software\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 IDEA安装scala插件 打开IDEA，选择"Configure"->“Plugins...{SparkConf, SparkContext} /** * @Description: 第一个scala语言的spark应用 * @author: willzhao E-mail: zq2599
初学者，记录学习spark的最基本东西,不忘记 在spark下启动scala： ..../bin/spark-shell 测试例子： sc.parallelize(1 to 1000).count() 在spark中启动python： .
3, 2, 3, 5, 5, 6, 9, 8) scala> b.insert(1,1,2,9) scala> b res22: scala.collection.mutable.ArrayBuffer..., 8) scala> b.remove(1) res25: Int = 7 scala> b res26: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] =...scala> b res3: Array[Int] = Array(2, 2, 3, 4, 8, 9) scala> b.mkString res5: String = 223489 scala>...) scala> ages("Leo")=24 scala> ages("Leo") res3: Int = 24 //第三种创建方式 scala> val ages = Map(("Leo",30...[String,Int] = Map() scala> aggs("leo")=30 scala> aggs("jike")=40 scala> aggs("alice")=15 scala> aggs
("Tom") p: Person = Person@41eb94bc scala> p.makeFriend(p) Hello,my name is Tom,your name is Tom scala...就想trait的功能混入了类 举例来说，trait中可以包含一些很多类都通用的功能方法，比如打印日志等等，spark中就使用了trait来定义了通用的日志打印方法 scala> :paste // Entering...scala> s.sayHello Hi,I'm Tom,I have 2 eyes 在Trait中定义抽象字段 scala中的Trait可以定义抽象field，而trait中的具体方法则可以基于抽象...scala> p.msg res4: String = hello scala> p.makeFriends(p) hello,Tom I'm Tom,I want to make friends...trait调用链 scala中支持多个trait，一次调用多个trait中的同一个方法，只要让多个trait的同一个方法中，在最后都执行super.方法即可 scala> :paste // Entering
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce...
blog.csdn.net/u014365862/article/details/100146543 有时候在构建pipeline时，sparkML中有些功能不存在需要自己定义，可以参考这个样例： （src/main/scala.../ml/dmlc/xgboost4j/scala/example/spark/OwnMLlibPipeline.scala） /* -----------------------------------...-------------- Description : Serializable Custom Transformer with Spark 2.0 (Scala) Author :...2019/08/29 ------------------------------------------------- */ package ml.dmlc.xgboost4j.scala.example.spark...import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession
sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark...而GroupBy明显是不知道该按什么进行分组，即分组规则需要我们自己设定。所以groupBy的参数是接收一个函数，该函数的返回值将作为Key。...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark...sparkSession = SparkSession.builder().appName("JavaWordCount").master("local").getOrCreate(); //spark
defined class Student scala> val s = new Student[Int](11) s: Student[Int] = Student@a451491 scala>...此时就可以使用上下边界Bounds的特性 scala的上下边界特性允许泛型类型必须是某个类的子类，或者必须是某个类的父类 scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D...= Person@e344f14 scala> val p2 = new Person("leo") p2: Person = Person@6e96f3cd scala> p.makeFriends...scala> val s2 = new Student("Marry") s2: Student = Student@64c79b69 scala> val pa = new Party[Student...("fa") f: Father = Father@40f40221 scala> val c = new Child("cd") c: Child = Child@3d44f15d scala>
在spark中可以通过toDebugString可以产线RDD的依赖关系线。...at MapAndMapPartitions.scala:185 [] +-(5) MapPartitionsRDD[3] at groupBy at MapAndMapPartitions.scala...at groupBy at MapAndMapPartitions.scala:185 [] | MapPartitionsRDD[2] at flatMap at MapAndMapPartitions.scala...at MapAndMapPartitions.scala:185 [] +-(5) MapPartitionsRDD[3] at groupBy at MapAndMapPartitions.scala...at groupBy at MapAndMapPartitions.scala:185 [] | MapPartitionsRDD[2] at flatMap at MapAndMapPartitions.scala
很久没有看 Spark 的源码了，打开 IDEA，一堆报错，看了一下主要是 Scala 的问题，所以先删掉了 IDEA 里下载的 Scala SDK，然后重新安装，重新配置。...观看视频，最后可以看到，如果是通过 IDEA 来下载 Scala SDK 的包，默认是用 ivy 来做包管理工具的，你也可以用 maven 来下载，下载好后指定到 maven 下载到的地址。
scala> s.updateName("leo1") scala> s.name res33: String = your name is leo1 private[this]的使用 scala>...// 使用scala.beans.BeanProperty代替 scala> import scala.beans.BeanProperty import scala.beans.BeanProperty...") scala> s.get getClass getName scala> s.getName res39: String = leo 辅助构造函数constructor scala> :paste...} 运行上述代码，需要放入.scala文件中，然后使用scalac编译，再用scala运行class文件 scala -Dscala.time HelloWorld App Trait的工作原理为：App...在实际开发中，比如spark的源码中，大量的地方使用模式匹配的方式来进行类型的判断 功能性上来说，与isInstanceOf一样，判断主要是该类以及该类的子类的对象即可，不是精准判断的 scala>
Scala语言开发Spark应用程序 本来这篇文章早就应该写了,拖到现在都有点不好意思了，今天就简单写点 算抛砖吧 ，砸不砸到人 ，请各位看官自行躲避。闲话少说步入正题。...Spark内核是由Scala语言开发的，因此使用Scala语言开发Spark应用程序是自然而然的事情。如果你对Scala语言还不太熟悉，没关系，大家一起学习，反正我也不会。...我会在后续的文章中继续介绍scala. 本章的重点是如何利用scala实现spark，先简单说说spark吧， 上图就清晰多了。 介绍我也就不多说了 。...我为什么要用scala，而不用java实现呢，你只需要记住两点 ，1.FP泛型支持，2类型系统支持。...本篇我简单介绍scala spark 编程WordCount, Flume与spark 的结合； 1.
最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合...,45),(5,"e","gz",90))); scala>val df = rdd.toDF("id","name","addr","score"); scala>df.groupBy("addr")....count().show() scala>df.groupBy("addr").agg(max($"score"), min($"score"), count($"*")).show 4>连接查询 scala...>val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) scala>hiveContext.sql("create table...1、创建工程 打开scala IDE开发环境，创建一个scala工程。 2、导入jar包 导入spark相关依赖jar包。 ? 3、创建类 创建包路径以object类。
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