spark 计算两个dataframe 的差集.交集.合集,只选择某一列来对比比较好.新建两个 dataframe : import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster(

前言:要学习spark程序开发,建议先学习spark-shell交互式学习,加深对spark程序开发的理解.spark-shell提供了一种学习API的简单方式,以及一个能够进行交互式分析数据的强大工具,可以使用scala编写(scala运行与Java虚拟机可以使用现有的Java库)或使用Python编写. 1.启动spark-shell spark-shell的本质是在后台调用了spark-submit脚本来启动应用程序的,在spark-shell中已经创建了一个名为sc的SparkConte

由于Scala才刚刚开始学习,还是对python更为熟悉,因此在这记录一下自己的学习过程,主要内容来自于spark的官方帮助文档,这一节的地址为: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 文章主要是翻译了文档的内容,但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案,和一些补充的小知识,一起学习. 环境:Ubuntu 16.04 LTS,Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2, 利用

package Spark_GraphX import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object 属性图 { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf().setAppName("SimpleGraphX").setM

------------恢复内容开始------------ 1.主要功能:SparkConf是Spark的配置类,配置spark的application的应用程序,使用(key,value)来进行存储配置信息. 2.主要形式:val conf=new SparkConf(),读取任何spark.*的配置,包括开发人员所设置的配置,因为SparkConf中含有辅助构造器:def this()=this(true),此辅助构造器中布尔值为true说明读取外部配置信息.在配置单元里可以设置def t

import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.LinkedList; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util.Set; public class StringArray { public static void main(String[] args) { //测试union String[] arr1 = {"a

intersect except是spark提供的集合差集运算, 但是要求参与运算的两个dataframe,有相同的data Schema. 如果我想从 集合1(attribute1, attribute2, attribute3)求 attribute2 出现在另一个集合2(attribute2, attribute4, attribute5)里的所有行 则intersect 完全无效, 我刚接触spark没多久, 只好就绕了一下路. 实践如下. multiple_orders$forJoin

Oracle数据库的两个字段值为逗号分割的字符串,例如:字段A值为“1,2,3,5”,字段B为“2”.想获取两个字段的交集(相同值)2,获取两个字段的差集(差异值)1,3,5. 一.最终实现的sql语句 1.获取交集(相同值): , rownum) id from (select '1,2,3,5' id from dual) connect intersect -- 取交集 , rownum) id ' id from dual) connect ; /*结果: 2 */ 2.获取差集(差异值

spark之交集并集差集拉链 def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator") val sc = new SparkContext(sparkConf) // TODO 算子 - 双Value类型 // 交集,并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致 // 拉链操作两个数据源的类型可以

Scala字符串 在Scala中的字符串和Java中的一样,字符串是一个不可变的对象,也就是一个不能修改的对象.可以修改的对象,如数组,称为可变对象.字符串是非常有用的对象,在本节的最后部分,我们将介绍java.lang.String类的一些重要方法. 1.创建一个字符串 以下是创建一个字符串的代码 - var greeting = "Hello world!"; // 或者 var greeting:String = "Hello world!"; Scala 每

思路: --funcation RemoveSameStr(in_str,splitStr) ;用于去除重复值 ; SELECT b.memberid, RemoveSameStr(wm_concat(b.productidlist),',') AS productidlist FROM BASE_ACCOUNT_BILL_GROUP b GROUP BY b.memberid ; 2.创建 FUNCTION REMOVESAMESTR(OLDSTR VARCHAR2, SIGN VARCHAR

博客园首发,转帖请注明地址:https://www.cnblogs.com/tzxxh/p/10267202.html 图一 图1未做cache,直接过滤expression列的 null 和空字符串,可以看到结果符合预期. 图二 图2做了cache,再过滤expression列的 null 和空字符串,可以看到结果并不符合预期. 图三 图三中的id为varchar类型,可以看到 id != '' 的过滤条件,不论id的值有几个空格,都会过滤掉,id='a'的条件也是不论a后面有几个空格都会取出

一.背景 处理json格式的字符串,key值一定为String类型,但value不确定是什么类型,也可能嵌套json字符串,以下是使用 JSON.parseFull 来解析多层json. 二.实例代码 import collection.mutable.Map import scala.util.parsing.json._ def regJson(json:Option[Any]) = json match { //转换类型 case Some(map:collection.immutable

split 对列表进行切割,然后生产新的列表 from pyspark.sql.functions import split# 对 key列按照 0-9之间的数字进行风格 重新命名为 s  df.select(split(df.key, '[0-9]+').alias('s'))df1 = df.select(split(df.key, '[0-9]+').alias('s')) # 重新转移变量给df1 df1.withColumn("sd",df1["s"][0

1. 获取SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate()1. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext2. 获取sqlContext: sq

目录 引例入门:textFile.collect.filter.first.persist.count 创建RDD的方式:parallelize.textFile 转化操作:map.filter.flatMap.sample.union.intersection.subtract.cartesian.distinct.groupByKey.reduceByKey.sortByKey.join.cogroup 行动操作:reduce.collect.count.first.take.takeSam

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark第三篇文章,我们继续来看RDD的一些操作. 我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种,一种是转化操作(transformation),另一种是行动操作(action).在转化操作当中,spark不会为我们计算结果,而是会生成一个新的RDD节点,记录下这个操作.只有在行动操作执行的时候,spark才会从头开始计算整个计算. 而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的转化操作. 针对元素的转化操作

前言 Scala是以JVM为运行环境的面向对象的函数式编程语言,它可以直接访问Java类库并且与Java框架进行交互操作.正如之前所介绍,Spark是用Scala语言编写的,Kafka server端也是,那么深入学习Scala对掌握Spark.Kafka是必备掌握技能. 本篇文章主要介绍,在学习.编写Spark程序时,至少要掌握的Scala语法,多以示例说明.建议在用Scala编写相关功能实现时,边学习.边应用.边摸索以加深对Scala的理解和应用. 1. 变量.表达式.循环.Option.方

SpringStrongGuo Hadoop与Spark Hadoop主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算. Spark主要解决海量数据的分析计算. Spark运行模式 1)Local:运行在一台机器上. 测试用. 2)Standalone:是Spark自身的一个调度系统. 对集群性能要求非常高时用.国内很少使用. 3)Yarn:采用Hadoop的资源调度器. 国内大量使用. 4)Mesos:国内很少使用. Spark常用端口号 1)4040 spark-shell任务端口 2)7077