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摘要: 1、sparksql是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了两个抽象DataFrame和DataSet并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效 阅读全文
posted @ 2019-12-24 17:25 我是属车的 阅读(373) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、读取mysql数据。从mysql读取的时候需要传入数据边界,数据类型是long,一般建议主键列,如果是时间列,需要转换成时间戳。 参考demo:https://github.com/asker124143222/spark-demo package com.home.spark import j 阅读全文
posted @ 2019-12-24 16:48 我是属车的 阅读(2232) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、map是对数据1对1的遍历,传输效率相对比较差,相比起mapPartitions不会出现内存溢出 2、mapPartitions 对一个rdd里所有分区遍历 效率优于map算子,减少了发送到执行器执行的交互次数,mapPartitions是批量将分区数据一次发送 但是执行器内存不够的则可能会出现 阅读全文
posted @ 2019-12-24 16:35 我是属车的 阅读(2539) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 摘自官网 variables var x = 5 Good x = 6 Variable. val x = 5 Bad x = 6 Constant. var x: Double = 5 Explicit type. functions Good def f(x: Int) = { x * x } 阅读全文
posted @ 2019-11-26 14:25 我是属车的 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建 2、spark需要配置yarn和hadoop的参数目录 3、将spark整个目录分发到hdfs集群中每台机器上,分发命令可以参考:linux rsync 如果不想用rsync也可以直 阅读全文
posted @ 2019-10-17 14:07 我是属车的 阅读(771) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在开发环境下实现第一个程序wordcount 1、下载和配置scala,注意不要下载2.13,在spark-core明确支持scala2.13前,使用2.12或者2.11比较好。 2、windows环境下的scala配置,可选 3、开发工具IDEA环境设置,全局环境添加scala的sdk,注意sca 阅读全文
posted @ 2019-10-17 10:28 我是属车的 阅读(1197) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、下载地址 http://spark.apache.org/downloads.html 2、解压 3、本地模式运行第一个程 参数说明: 4、进入shell编程模式 如果启动spark shell时没有指定master地址,但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程 阅读全文
posted @ 2019-09-05 11:44 我是属车的 阅读(586) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、在map阶段对数据先求解改分片的topN,到reduce阶段再合并求解一次,求解过程利用TreeMap的排序特性,不用自己写算法。 2、样板数据,类似如下 3、code 3.1 mapper 3.2 reducer 3.3 driver 阅读全文
posted @ 2019-09-04 14:14 我是属车的 阅读(478) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、继承FileOutputFormat,复写getRecordWriter方法 2、实现RecordWriter 3、map 4、reducer 5、driver 阅读全文
posted @ 2019-08-31 22:50 我是属车的 阅读(935) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 利用hadoop的map和reduce排序特性实现对数据排序取TopN条数据。 代码参考:https://github.com/asker124143222/wordcount 1、样本数据,假设是订单数据,求解按订单id排序且每个订单里价格最高前三,从高到低排序。 2、求解思路 3、code 3. 阅读全文
posted @ 2019-08-31 15:08 我是属车的 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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