spark Attribute由来原理示例用法源码详解 文章目录spark Attribute由来原理示例用法源码详解由来示例中文源码分析abstract class AttributeNumericAttributeNominalAttributeBinaryAttributeUnresolvedAttribute 由来Spark的Attribute类是用来表示特征属性的基类。它提供了不同类型属
在之前的文章中，我们学习了如何在IDEA中导入jars包，并做了一道例题，了解了RDD。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的map,sortby,collect三种方法。目录一、知识回顾二、RDD方法1.map2.sortby3.c
1.简单介绍我在写这个博客的时候spark已经出到2.4.0的版本了，在基础的板块里面spark官网上有strucrtred Streaming的应用。有兴趣的话可以去官网上去看看。2.话不多说，代码奉上1.第一步，使用结构的的流读取kafka的消息（这里关于kafka的部分就不多做解释了），//创建SparkSession
val spark =
SparkSession.b
Spark-SQL-core@(spark)[sql|execution] 整个spark-sql的作用就是完成SQL语句到spark api的转换过程。整体的流程见SQLContext一节的分析。SQLContext/**
1、创建RDD的两种方式： （1）、从HDFS读入数据产生RDD； （2）、有其他已存在的RDD转换得到新的RDD；
scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://192.169.26.58:9000/home/datamining/zhaozhuohui/workspace/test01.txt")
本文参考Zhen He16、dependencies原型 final def dependencies: Seq[Dependency[_]]含义 dependencies 返回RDD的依赖，简单来说，就是这个RDD是怎么一步步生成的。通过这种方式可以很快的重新构建这个RDD示例val b = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,2,4,2,1,1,1,1,1
# Spark UDF（用户定义函数）全解析
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析。在Spark中，用户定义函数UDF（User Defined Function）是一种可以被用户自定义的函数，用于在DataFrame或SQL查询中扩展Spark SQL功能。本文将深入探讨Spark UDF的定义、使用以及其在数据处理中如何起到关键作用。
## 什么是
目录11：如何理解DAGScheduler的Stage划分算法12：如何理解TaskScheduler的Task分配算法13：Spark的本地化级别有哪几种？怎么调优14： 说说Spark和Mapreduce中Shuffle的区别15：Spark的内存是怎么管理的16：Spark的广播变量和累加器的作用是什么17：Spark SQL和Hive SQL的区别18：说下Spark SQL的执行流程
目录1 HBase 数据源1.1 HBase Sink1.2 HBase Source2 MySQL 数据源3 SHC 操作Hbase基本使用3.1 生成 JSON1 HBase 数据源Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业 中常常使用，如下两个场景：1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析日志数据：电商网站的商家操
# Spark Hive语句优化
Apache Spark是一个快速、可扩展的大数据处理框架，而Hive是Spark的一种数据仓库工具，用于进行数据分析和查询。在使用Spark Hive进行数据处理时，性能优化是非常重要的，可以大大提高查询的速度和效率。本文将介绍一些优化技巧和示例代码，帮助您更好地利用Spark Hive进行数据分析。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark Hive优
### Spark SQL 查询语句详解
随着大数据技术的发展，Apache Spark 作为一种强大的数据处理工具被广泛应用。其中，Spark SQL 部分为用户提供了类似 SQL 的查询接口，利用了 SQL 的易用性和 Spark 的分布式计算能力，让数据的处理变得简单高效。本篇文章将通过代码示例和图示来深入探讨 Spark SQL 查询语句的使用。
#### 什么是 Spark SQL？
# 使用Spark SQL中的lit语句进行数据处理
在大数据处理领域，Apache Spark是一个备受推崇的框架，它提供了强大的数据处理功能和分布式计算能力。其中，Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块，可以让用户使用SQL语句来查询和分析数据。
在Spark SQL中，我们经常会用到`lit`语句，它的作用是创建一个包含常量值的列或者常量值。`lit`语句的使用可以让我们在
# 使用Spark建表语句详解
在大数据领域，Apache Spark 是一个非常流行的开源分布式计算引擎，它提供了高效的数据处理能力，可以处理大规模数据集。在使用Spark进行数据处理时，通常需要先创建表来存储数据，并执行各种操作。本文将介绍如何使用Spark建表语句进行表的创建。
## Spark 建表语句
在Spark中，我们可以使用SQL语句来创建表，并指定表的结构和存储格式。下面是
# 使用 Spark 运行 MySQL 语句的指南
在大数据时代，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架，而 MySQL 作为常用的关系数据库，常常需要结合使用。本文将指导你如何在 Spark 中运行 MySQL 语句，帮助你顺利上手这一技术。
## 流程概览
在使用 Spark 运行 MySQL 语句时，可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
Spark SQL简介Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点：能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询；支持多种开发语言；支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等；支持 HiveQL 语法以及 Hive
业务场景： 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算，然后将计算结果写入到mysql中，但是在写入的时候有个限制： 1、mysql中的目标表事先已经存在，并且当中存在主键，自增长的键id 2、在进行将dataFrame写入表的时候，id字段不允许手动写入，因为其实自增长的要求： 1、写入数据库的时候，需要指定字段写入，也就是说，只指定部分字段写入 2、在写入数据库的时候，对于操作
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2023-09-04 13:17:46
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spark的checkpoint机制在spark code开发时，有时会用到sparkContext().setCheckpointDir(/hdfspath)来做一个检查点，本文就来聊下为什么要创建这样一个检查点。为什么要做checkpoint？在spark计算里面，如果计算流程DAG特别长，服务器需要将整个DAG计算完成得出结果，但是如果在这很长的计算流程中突然中间算出的数据丢失了，spark
Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了一种基于结构化数据的编程接口。 Spark SQL支持结构化数据的处理，包括数据的读取、转换和查询。它可以将传统的基于表和SQL的操作和Spark的分布式计算相结合，提供强大的数据处理和分析能力。 Spark SQL也可以与其他Spark组件集成，如MLlib和GraphX，以支持更广泛的数据处理场景。读入数据val spark: S
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2023-07-17 16:35:36
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表名和字段信息课程表: Course
c_id：课程编号
c_name：课程名称
t_id：教师编号学生表: Student
s_id：学号
s_name：姓名
s_birth：出生日期
s_sex：性别教师表: Teacher
t_id：教师编号
t_name：教师姓名成绩表: Score
s_id：学生编号
c_id：课程编号
s_score：分数建表语句：CREATE
# Spark执行SQL语句：简介与实例
在大数据领域，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。它的灵活性和高性能使得它成为处理大规模数据的首选工具之一。Spark不仅支持基本的数据处理操作，还提供了执行SQL查询的功能，这使得使用Spark进行数据分析变得更加方便和直观。
## Spark SQL简介
Spark SQL是Spark生态系统中的一个模块，它提供了一种在Spark中处理结构
