DF 类似于二维表的数据结果 mame age 狗山石 23 获取df的列名: df.columns 显示当前值 打印 df.show() show(2) show括号里面传入参数可以显示查看几行 show(2,False)  False 是否全部显示 False 不隐藏 获取前10行数据 df.limit(10) 里面传递的一个整形 后面加上show() 可以打印 获取列值key df.select(["key"]) 传入参数写法 df.select([df[x] for x in

spark源码位置:https://github.com/apache/spark Spark Core核心RDD及编程 什么是RDD:1.是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法是一个抽象类不能直接使用,在子类中实现抽象方法2.带泛型的,可以支持多种类型:例如可以传入string,person,user3.弹性分布式数据集,一个不可变的,可并行操作的元素分区集合 RDD都有五个主要特性:1.-分区列表:一个RDD由多个分区(partition)构成2.-计算每个分区(partition)

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/7449682.html 转载请注明出处 最近在折腾pyspark的HbaseConverters,由于资料太少折腾了好一会儿才明白,特此分享给大家. 问题背景 最近在使用pyspark写hbase的过程中发现,会报以下类似的错误 这是由于最终计算结果存入hbase的时候pyspark无法找到相关的converter造成的.啥?你问为啥要找converter,这是因为Java和Scala都可以支持组装Hb

DBCP是Apache开发的数据源API,使用的话需要导入dbcp jar包.collections jar包.pool jar包. 其数据源匹配的配置文件格式如下:   #连接设置 driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://localhost:3306/jdbc username=root password= #<!-- 初始化连接 --> initialSize=10 #最大连接数量 maxActive=50 #<!

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.关系型数据源 1.动态数据源 动态管理数据源的基本功能:数据源加载,容器维护,持久化管理. 2.关系型数据库 不同厂商的关系型数据库,提供的链接方式,驱动包,驱动类名都是不一样的,Java数据库连接API,JDBC是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口,提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法,且适配大部分关系型数据库. 3.适配要素 核心要素:驱动包.驱动类名.URL格式.默认端口. 关系型数据库很多,这里一

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ

Spark SQL 1.2 运行原理 case class方式 json文件方式 背景:了解到HDP也能够支持Spark SQL,但官方文档是版本1.2,希望支持传统数据库.hadoop平台.文本格式的整合处理 虚线表示还未实现.支持从现有Apache Hive表以及流行的Parquet列式存储格式中读取数据,数据源API通过Spark SQL提供了访问结构化数据的可插拔机制(接口需要自己实现,后面附有).数据源 API可以作为Spark平台的统一数据接入.数据源API的另外一个优点就是不管数据

本文主要记录我使用Spark以来遇到的一些典型问题及其解决的方法,希望对遇到相同问题的同学们有所帮助. 1. Spark环境或配置相关 Q: Sparkclient配置文件spark-defaults.conf中,spark.executor.memory和spark.cores.max应该怎样合理配置? A: 配置前,须要对spark集群中每一个节点机器的core和memory的配置有基本了解.比方由100台机器搭建的spark集群中.每一个节点的配置是core=32且memory=128GB

Spark 1.3.0 Release Note Spark 1.3.0在上周五正式公布.真是千呼万唤始出来.本次公布最大的惊喜就是DataFrame.另外一个值得关注的是Spark SQL从Alpha版毕业,我们最终可以欢快地使用Spark SQL了.本次公布还对Spark核心引擎改的可用性进行了改进.并扩展了Spark MLlib及Spark Streaming,详情见下.最后不得不提下.这次公布共接纳了1000多个patch,真是太火爆了. Spark 1.3.0的下载位置在这里. Spa

Catalyst Optimizer: Dataset 数据集仅可用Scala或Java.但是,我们提供了以下上下文来更好地理解Spark 2.0的方向数据集是在2015年作为Apache Spark 1.6版本的一部分引入的.datasets的目标是提供一个类型安全的编程接口. 这允许开发人员使用具有编译时类型安全性的半结构化数据(如JSON或键值对)进行工作(也就是说,生产应用程序在运行之前可以检查错误). Python不实现Dataset API的部分原因是Python不是一种类型安全的语

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本.主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展.这是社区开发非常重要的一个里程碑.1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能.Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升 10X 2. Dataset APISpark 团队引入了 DataFrames,新型Datase

用户:     方便快速从不同的数据源(json.parquet.rdbms),经过混合处理(json join parquet),     再将处理结果以特定的格式(json.parquet)写回到指定的系统(HDFS.S3)上去   Spark SQL 1.2 ==> 外部数据源API   外部数据源的目的 1)开发人员:是否需要把代码合并到spark中????     weibo     --jars   2)用户     读:spark.read.format(format)      

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表

华为2015年7月20日在O'Reilly Open Source Convention (OSCON) 上宣布Spark SQL on HBase package正式开源.Spark SQL on HBase package 项目又名 Astro,端到端整合了 Spark,Spark SQL和HBase的能力,有助于推动帮助Spark进入NoSQL的广泛客户群,并提供强大的在线查询和分析以及在垂直企业大规模数据处理能力. Astro的新特性使得数据修改,智能扫描系统具有强大的可操作性,类似于自

Shiro Session session管理可以说是Shiro的一大卖点. Shiro可以为任何应用(从简单的命令行程序还是手机应用再到大型企业应用)提供会话解决方案. 在Shiro出现之前,如果我们想让你的应用支持session,我们通常会依赖web容器或者使用EJB的Session Bean. Shiro对session的支持更加易用,而且他可以在任何应用.任何容器中使用. 即便我们使用Servlet或者EJB也并不代表我们必须使用容器的session,Shiro提供的一些特性足以让我们用