代码实现 // rdd转化为df[kv格式]val df = sqlContext.createDataFrame(check_data_type, structType) .select("cons_no", "org_no").distinct // 去重 .rdd .map(row => (row.getAs[String]("cons_no"), row.getAs[String]("org_no"))) .co

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个

当我们在使用spark1.6的时候,当我们创建SQLContext读取一个文件之后,返回DataFrame类型的变量可以直接.map操作,不会报错.但是升级之后会包一个错误,如下: 报错:No implicits found for parameter evidence$6: Encoder[Unit] 主要的错误原因为: ******error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int,

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

Suppose I have a df which has columns of 'ID', 'col_1', 'col_2'. And I define a function : f = lambda x, y : my_function_expression. Now I want to apply the f to df's two columns 'col_1', 'col_2' to element-wise calculate a new column 'col_3' , somew

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa

根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 val b = a.map(func) 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元素上并生成新

本文记录了学习使用Spark Streaming通过JDBC操作数据库的过程,源数据从Kafka中读取. Kafka从0.10版本提供了一种新的消费者API,和0.8不同,因此Spark Streaming也提供了两种API与之对应,其中spark-streaming-kafka-0-8支持Kafka 0.8.2.1以后的Broker:spark-streaming-kafka-0-10支持0.10.0以上Broker,处于实验阶段.两者的对比如下表所示. |spark-streaming-ka

版本说明:Spark-2.3.0 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列.这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法. 1 DataFrame列数据的合并例如:我们有如下数据,想要将三列数据合并为一列,并以“,”分割 +----+---+-----------+ |name|age| phone| +----+---+-----------+ |Ming| || |hong| || | zhi| ||

Spark Streaming中的操作函数讲解 根据根据Spark官方文档中的描述,在Spark Streaming应用中,一个DStream对象可以调用多种操作,主要分为以下几类 Transformations Window Operations Join Operations Output Operations 一.Transformations 1.map(func) map操作需要传入一个函数当做参数,具体调用形式为 主要作用是,对DStream对象a,将func函数作用到a中的每一个元

scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate() spark: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@2bdab835 //使支持RDDs转换为DataFram

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

Spark练习之action操作开发 一.reduce 1.1 Java 1.2 Scala 二.collect 2.1 Java 2.2 Scala 三.count 3.1 Java 3.2 Scala 四.take 4.1 Java 4.2 Scala 五.saveAsTextFile 5.1 Java 六.countByKey 6.1 Java 6.2 Scala 七.foreach 八.main函数 8.1 Java 8.2 Scala 一.reduce 1.1 Java private

Spark练习之Transformation操作开发 一.map:将集合中的每个元素乘以2 1.1 Java 1.2 Scala 二.filter:过滤出集合中的偶数 2.1 Java 2.2 Scala 三.flatMap:将行拆分为单词 3.1 Java 3.2 Scala 四.groupByKey:将每个班级的成绩进行分组 4.1 Java 2.2 Scala 五.reduceByKey:统计每个班级的总分 5.1 Java 5.2 Scala 六.sortByKey:将学生分数进行排序

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档 list,一维,二维array,datafrme,loc.iloc.ix的简单探讨 Numpy数组的索引和切片介绍: 从最基础的list索引开始讲起,我们先上一段代码和结果: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[:5:-1] #step < 0,所以start = 9 a[0:5:-1] #指定了start = 0 a[1::-1] #step < 0,所以stop = 0 输出: [

2016-06-06 RxJava是最近两年火起来的一个框架,核心是异步,但是对于我来说印象最深的是响应式编程的思想.最近刚好想把自己的项目改成用RxJava实现,所以就研究了下.抛物线和大头鬼两位大牛也讲解的很详细和形象,其实RxJava里除了这种响应式的编程思想不太好理解外,操作符也是比较难理解的一部分.响应式编程思想不是三言两语就能讲清楚,想学习的人也不是通过看几遍blog就能学会的.我这里主要是讲操符,通过分解的方式一步一步带领大家看着到底是怎么回事,就以常用的map为例. 首先看一段伪

python 中有几个比较酷炫的操作,比如:zip.lambda.map 一.zip操作 zip字面意思:拉链.这么来记,把几个东西扔到一个包里,拉上拉链,就算打包好了.通俗点讲,就是把第1个参数.与第2个参数... 到第N个元素,按位置1个个对齐,打包输出一系列元组(turple). x = (1, 2) y = ("a", "b") zip_result = zip(x, y) print(list(zip_result)) x = [4, 5, 6] y =

pandas-06 Series和Dataframe的排序操作 对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index(). DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ascending:是否升