摘要：
1. SparkSQL支持的数据源 Hive Scala内存中数据--集合 支持从RDD读取数据作SQL操作 支持从外部存储文件读取数据json，csv，普通结构文本文件 支持从关系型数据库读取数据处理（MySQL，SQL Server，Oracle） 2. SparkSQL入口 SQLContex 阅读全文
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RDD: 以Person为类型参数，但是Spark框架本身不了解Person类的内部结构。 DataFrame: DataFrame每一行的类型固定为Row, 每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。 DataSet: DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型 阅读全文
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1. 创建RDD数据集 1. 从现有的Scala集合创建RDD数据集 parallelize(Seq, numSlices): 定义： Seq:Array或者List numSlices:代表创建的RDD的分区数，如果没传递，有一个默认值，默认分区就是spark.default.parallelis 阅读全文
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1. 要求 1. 过去用户的行为日志数据中响应状态码大于等于400的数据 2. 并且需要查看一下合法的数据有多少条，不合法的数据有多少条 3. 将处理完成的结果保存到HDFS分布式文件存储系统上 2. 代码：使用自带累加器 /* 180.153.11.130 - - 2018-03-18 11:42 阅读全文
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广播变量有个要求，广播变量是只读的，分区中只能获取广播变量的值，无法更改广播变量的值 优势：节省了磁盘io，数据量越大，效果越明显 使用：直接通过广播变量的.value函数获取广播变量的值 案例 package videovar import org.apache.spark.rdd.RDD imp 阅读全文
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【注意】： 如果要使用Spark自带的Long类型的累加器，直接sc.longAccumulator(）获取使用即可，底层累加器会自动注册 但是如果我们想要使用自定义累加器，必须通过SparkContext的register(累加器对象名)显示注册才能使用，否则累加器不生效 累加器对于分区，只写不读 阅读全文
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HighWordCountAccumulator.scala package accumulator import org.apache.spark.util.AccumulatorV2 import scala.collection.mutable /* 继承AccumulatorV2类， 传递两 阅读全文
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1.累加器 object AccCode { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("sum") val sc = new Sp 阅读全文
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分区器只有键值对类型的RDD才可以使用分区器去定义分区规则，非键值对类型RDD也有分区，但是数值类型的rdd是均匀分区的，不可把控的 1. HashPartitioner 定义：HashPartitioner 按照key值的hashcode的不同 分到不同分区里面 弊端：可能会造成数据倾斜问题（每一 阅读全文