新的 Azure Databricks Spark 笔记本中的默认语言是 PySpark - Python 的 Spark 优化版本,由于它对数据操作和可视化效果的强大支持,因此数据科学家和分析师通常会使用它。 此外,还可以使用 Scala(一种可交互使用的 Java 派生语言)和 SQL(常用 SQL 语言的变体,包含在 Spark SQL 库中,用于处理关系数据结构)等语言。
package net.zhj.rdd.day01 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 功能:利用Scala统计不规则二维列表元素个数 * 作者:zhj * 日期:2023年04月19日 */ object Example02 { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建Spark配置对象 val conf = new SparkConf() .setAppNam...
Spark Streaming 用于流式数据的处理(准实时,微序列)。Spark Streaming 支持的数据输入源很多,例如:Kafka、 Flume、Twitter、ZeroMQ 和简单的 TCP 套接字等等。数据输入后可以用 Spark 的高度抽象原语,如:map、reduce、join、window 等进行运算。而结果也能保存在很多地方,如 HDFS,数据库等。 DStream 离散化流,di...
1)Spark:Spark将数据加载到内存中,尽可能减少磁盘I/O的需求。中间数据和计算结果都可以在内存中保持,从而加速数据处理。这种内存计算模型使Spark在处理迭代算法和交互式查询时表现出色。 2)传统MapReduce:HadoopMapReduce通常需要将中间数据写入分布式文件系统(如HDFS)中,这导致了大量的磁盘I/O操作,降低了性能。传统Map...
1.1 堆外内存 堆外内存的大小由 spark.executor.memoryOverhead 参数指定，默认大小为 executorMemory *...
1.Spark获取Hive表的元数据信息(非访问hive元数据库方式) 1.1Spark-Sql -> Auxiliary command -> show or describe 下面的代码段是整理出的相关元属性,返回值可直接拿来使用了,数据格式处理已完成. (1)统计信息的搜集 (2)数据文件的存储位置 (3)数据文件的大小,单位GB ...
一、Apache Spark简介 Apache Spark是一个基于内存的分布式计算引擎，能够以高效率执行大规模数据集上的迭代算法。Spark的核心优势在于其统一的数据抽象——DataFrame和Dataset，这使得数据处理过程更为直观和高效。同时，Spark提供了丰富的API接口，支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R等，极大地提升了其应用灵活...
当我们完成了数据的过滤和清洗还没有结束,我们还需要对空值进行处理。因为实际的数据往往不是完美的,可能会存在一些特征没有收集到数据的情况。空值一般是不能直接进入模型的,所以需要我们对空值进行处理。 我们再创建一批数据: df_miss=spark.createDataFrame([(1,143.5,5.6,28,'M',100000),(2,167.2,5.4,45,'...
Spark Streaming:Spark Streaming是Spark针对实时数据流处理的核心组件,采用微批处理(micro-batch)模式,将实时数据流划分为一系列小的时间窗口(如秒级或毫秒级),对每个窗口内的数据进行批量处理。这种模式在保持较低延迟的同时,保留了Spark批处理的优点,如容错性、高效内存计算等。2. Structured Streaming:作为Spark ...
1)客户端定时采集--->数据加密--->数据传至日志服务器上--->数据解密--->日志落地磁盘 2)可以考虑数据压缩 基于IDEA+Maven构建多Module本地开发环境 1)多Module带来的好处:GitHub - apache/spark: Apache Spark - A unified analytics engine for large-scale data processing 发现每个子工程...