Spark Streaming(二) Structed Streaming 本文详细介绍下Spark Streaming的第二代引擎Structed Streaming，包括Structed Streaming的概述，核心概念， Structed Streaming相关的应用等。…
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Spark Streaming(二) Structed Streaming 本文详细介绍下Spark Streaming的第二代引擎Structed Streaming，包括Structed Streaming的概述，核心概念， Structed Streaming相关的应用等。…
本文介绍流处理的概念，流处理引擎环境和Apache Spark Streaming概述。 流处理 批数据处理是指通过固定的输入数据集运行计算逻辑，并在结束时产生结果。这意味着处理将在到达数据集末尾时停止。 相比之下，流处理是关于通过无界数据集运行计算逻辑，因此处理是连续且长时间运行的。 虽然批处理数据与流数据的区别主要在于有限性，但由于流数据的无界数据性质、实时数据的传入顺序、 数据到达的不同速率以及面对机器故障时对正确性和低延迟的期望，流数据处理要比批数据处理复杂得多，也更具挑战性。 流处理的挑战 流数据处理有它自己的一组独特的挑战，这些挑战是处理连续和无界数据的结果。…
SparkSQL 高级篇(二) 连接操作 连接操作由连接表达式和连接类型两部分组成。 连接表达式指定了通过数据集中的哪一列进行连接。而连接类型决定了连接后的数据集包含什么内容。 SparkSQL 支持以下连接类型： – 内连接（Inner join）…
如何解决windows下执行“spark.sql()”报错Failed to start database ‘metastore_db’ with class loader 现象描述 执行DataFrame的相关操作时可以正常运行，但是执行spark.sql()这个会出现下面的错误…
访问博客网站发现Establishing a Database Connection Error。 解决过程： 1. 检查mysql 发现mysql进程关闭 重启mysql…
聚合操作 聚合操作是大数据分析过程中一个常用的操作，用来分析汇总数据，或者生成汇总报告。 聚合通常需要对整个数据集或一个或多个列进行某种形式的分组，然后对每个组应用聚合函数，如求和、计数或求平均值。Spark提供了许多常用的聚合函数。这里介绍下基本的聚合函数和分组聚合操作函数。 首先创建一个用于demo的DataFram val flight_summary = spark.read.format(“csv”).option(“header”,”true”) .option(“inferSchema”,”true”).load(“flight-summary.csv”) flight_summary.count()…
DataFrames是不可变的，且与其相关的Transformation操作和RDD的相关操作一样都是返回一个新的DataFrame. DataFrames Transformations select selectExpr filter/where distinct/dropDuplicates sort/orderBy limit union…
Spark SQL包含两个主要的部分，第一部分是DataFrames和Datasets, 第二部分是Catalyst optimizer. DataFrames和Datasets是结构性API的展示，定义了操作结构化数据的高层次API, 而Catalyst optimizer则是在背后对处理数据的逻辑进行优化，以加速处理数据的速度。 结构化数据通常有确定的格式，比如文本类数据格式CSV, XML, JSON。还有二进制数据：Avro,…
本篇文章主要介绍和key/value pair RDD相关的转换(transformation)和动作(action)操作。 键值对RDD和普通RDD不同，在普通RDD中，一行数据代表一个单独的值，比如一个整数或者一个字符串。 而键值对RDD中一行数据是一个元组，在元组中第一个元素是key值，第二个元素值vaule值。 key和value的类型可以是简单类型也可以是负责的object或者另一个元组的结合。 如何创建一个key/value pair RDD呢？ val…
Action操作会真正触发转换逻辑(转换操作参见上一篇Spark RDD(一))。本文主要介绍常见的Action操作。 常见Action操作有以下9种： collect() count() first() take(n) reduce(func) takeSample(withReplacement, n,…