1.简介 本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作。 1.1Apache Arvo是什么？...Apache Avro 是一个数据序列化系统，Avro提供Java、Python、C、C++、C#等语言API接口，下面我们通过java的一个实例来说明Avro序列化和反序列化数据。...中定义的字段及类型 3.生成java代码文件 使用第1步下载的avro-tools-1.8.1.jar包，生成java code | java -jar avro-tools-1.8.1.jar compile...代表java code 生成在当前目录，命令执行成功后显示： [hirhvy5eyk.jpeg] 2.2使用Java生成Avro文件 1.使用Maven创建java工程 在pom.xml文件中添加如下依赖...Spark读Avro文件 1.使用Maven创建一个scala工程 在pom.xml文件中增加如下依赖 [4d85f24h9q.png] [uh6bc34gli.png] 2.Scala事例代码片段 [
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
今天在写NCF代码的时候，发现网络上的代码有一种新的数据读取方式，这里将对应的片段剪出来给大家分享下。...原始数据 我们的原始数据保存在npy文件中，是一个字典类型，有三个key，分别是user，item和label： data = np.load('data/test_data.npy').item()...，在迭代数据的时候，就可以一次返回一个batch大小的数据： dataset = dataset.shuffle(1000).batch(100) print(type(dataset)) #output...dataset_ops.BatchDataset'> 可以看到，我们在变成batch之前使用了一个shuffle对数据进行打乱，100...(dataset)) 此时，就可以使用get_next()，方法来源源不断的读取batch大小的数据了 def getBatch(): sample = iterator.get_next()
是根据索引去读取图片以及对应的标签； 这里主要学习第三个子模块中的Dataloader和Dataset； 2、DataLoader与Dataset DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心...、从哪读数据、怎么读数据； 读哪些数据 具体来说，在每一个Iteration的时候应该读取哪些数据，每一个Iteration读取一个Batch大小的数据，假如有80个样本，那么从80个样本中读取8个样本...；如果是单进程，有单进程的读取机制；这里以单进程进行演示； 单进程当中，最主要的是__next__()函数，在next中会获取index和data，回想一下数据读取中的三个问题，第一个问题是读哪些数据；...是从Dataset的getitem()中具体实现的，根据索引去读取数据； Dataloader读取数据很复杂，需要经过四五个函数的跳转才能最终读取数据 为了简单，将整个跳转过程以流程图进行表示；通过流程图对数据读取机制有一个简单的认识...去获取Index，拿到索引之后传输到DatasetFetcher，在DatasetFetcher中会调用Dataset，Dataset根据给定的Index，在getitem中从硬盘里面去读取实际的Img
很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。...2.Dataset 阅读源码后，我们可以指导，继承该方法必须实现两个方法： _getitem_() _len_() 因此，在实现过程中我们测试如下： import torch import numpy...是否对无法整除的最后一个datasize进行丢弃 n u m _ w o r k e r s \color{HotPink}{num\_workers} num_workers：表示加载的时候子进程数 因此，在实现过程中我们测试如下...（紧跟上述用例）： from torch.utils.data import DataLoader # 读取数据 datas = DataLoader(torch_data, batch_size=6..., shuffle=True, drop_last=False, num_workers=2) 此时，我们的数据已经加载完毕了，只需要在训练过程中使用即可。
前面文章基于Java实现Avro文件读写功能我们说到如何使用java读写avro文件，本文基于上述文章进行扩展，展示flink和spark如何读取avro文件。...>flink-avro ${flink.version} 使用flink sql将数据以avro文件写入本地...' ) 将数据写入t1表中 INSERT INTO t1 VALUES ('id1','Danny',23,TIMESTAMP '1970-01-01 00:00:01','par1'), ('...： select * from t1; 得到： image.png Spark读写avro文件 在文章基于Java实现Avro文件读写功能中我们使用java写了一个users.avro文件，现在使用spark...(sparkContext) .getOrCreate(); Dataset usersDF = spark.read().format("avro
在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...zkPathRoot, offsets); } return null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException...: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。...最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....在下面代码中，我们访问所有的表和数据库。...1.5 使用SparkSession API读取JSON数据 和任何Scala对象一样，你可以使用 spark，SparkSession 对象来访问其公共方法和实例字段。...除了使访问 DataFrame 和 Dataset API 更简单外，它还包含底层的上下文以操作数据。
我们在windows开发机上使用spark的local模式读取远程hadoop集群中的hdfs上的数据，这样的目的是方便快速调试，而不用每写一行代码或者一个方法，一个类文件都需要打包成jar上传到linux...上，再扔到正式的集群上进行测试，像功能性验证直接使用local模式来快速调测是非常方便的，当然功能测试之后，我们还需要打包成jar仍到集群上进行其他的验证比如jar包的依赖问题，这个在local模式是没法测的...一个样例代码如下： 如何在spark中遍历数据时获取文件路径： 如果遍历压缩文件时想要获取文件名，就使用newAPIHadoopFile，此外在本地调试下通过之后，提交到集群运行的时候，一定要把uri去掉...，本地加上是想让它远程读取方便调试使用，如果正式运行去掉uri在双namenode的时候可以自动兼容，不去反而成一个隐患了。...，就是读取mysql一个表的数据，写入另外一个mysql，这里跟MR没有关系，但是我依然可以用spark-sumbit提交，这时候是不会提交到YARN上的，但是程序会按普通程序运行，程序依赖的jar包，
在Spark中, DataFrame 是组织成 命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。...Spark DataFrames 是数据点的分布式集合,但在这里,数据被组织到命名列中。DataFrames 可以将数据读取和写入格式, 如 CSV、JSON、AVRO、HDFS 和 HIVE表。...注意，不能在Python中创建Spark Dataset。 Dataset API 仅在 Scala 和 Java中可用。...最初，他们在 2011 年提出了 RDD 的概念，然后在 2013 年提出了数据帧，后来在 2015 年提出了数据集的概念。它们都没有折旧，我们仍然可以使用它们。...，则需要类型化JVM对象，利用催化剂优化，并从Tungsten高效的代码生成中获益，请使用DataSet; 如果您希望跨spark库统一和简化API，请使用DataFrame;如果您是R用户，请使用DataFrames
如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API，则使用 RDDs； 如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流)，则使用 RDDs， 如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据)...Scala 和 Java 语言中使用。...2.4 静态类型与运行时类型安全 静态类型 (Static-typing) 与运行时类型安全 (runtime type-safety) 主要表现如下: 在实际使用中，如果你用的是 Spark SQL...DataFrame 和 Dataset 主要区别在于： 在 DataFrame 中，当你调用了 API 之外的函数，编译器就会报错，但如果你使用了一个不存在的字段名字，编译器依然无法发现。...在图谱中，Dataset 最严格，但对于开发者来说效率最高。
年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...： [dmbntpdpnv.jpeg] 6.总结 ---- 示例中我们自定义了SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。
(第一部分)使用intellij IDEA创建一个Java的Maven项目。Github项目源码 初始化的MAVEN项目如下 ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在IDEA中运行成功！ 4.(第二部分)将intellij IDEA中的Spark java程序打包成jarGithub项目源码 ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！...6.3.在Web中查看Github项目源码 http://localhost:8088/cluster/apps ?...至此，Spark在intellij IDEA中开发，并在hadoop YARN模式下运行成功！
此外，Hudi在设计理念上非常注意与现有大数据生态的融合，它能以相对透明和非侵入的方式融入到Spark、Flink计算框架中，并且支持了流式读写，有望成为未来数据湖的统一存储层（同时支持批流读写）。...filepath=org/apache/spark/spark-avro_2.11/2.4.3/spark-avro_2.11-2.4.3.jar 3.2....： 1.在Spark运行环境引入Hudi的Jar包: hudi-spark-bundle_2.11-0.8.0.jar和spark-avro_2.11-2.4.3.jar2.在Spark中配置Hudi需要的...Hudi最简单也是最常用的一种读取方式：快照读取，即：读取当前数据集最新状态的快照。...在Spark中，有spark.hadoop.hive.metastore.client.factory.class这样一项配置，顾名思义，这一配置就是告诉Spark使用哪一个工厂类来生产Hive Metastore
Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍； 容易使用：Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序，并且可以通过...每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，IO开销较大； 延迟高。...Spark基本概念 在具体讲解Spark运行架构之前，需要先了解几个重要的概念： RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念...后续有需要时就可以直接读取；在交互式查询场景下，也可以把表提前缓存到这个存储系统上，提高读写IO性能； 4....Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中
2.4版本中添加支持Image Source（图像数据源）和Avro Source。...方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...() } } 运行结果： csv 数据 在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。.../DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式： 通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java
PMML是一种通用的配置文件，只要遵循标准的配置文件，就可以在Spark中训练机器学习模型，然后再web接口端去使用。...目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用，这样就可以实现跨平台的机器学习应用了。 ?...训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型： import org.apache.spark.mllib.classification....在接口的web工程中引入maven jar: <!...field_3", d); List inputFields = evaluator.getInputFields(); //过模型的原始特征，从画像中获取数据
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile keyClass, valueClass。 ...在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压....如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD...从 Mysql 读取数据 package Day05 import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD import
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。...message便平均分配到了16个partition，在sparkstreamingjob中被读取出之后也就是均匀分布到了16个executor core中运行。
因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...表示DataFrame 通常将Scala/Java中的Dataset of Rows称为DataFrame。...因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits.
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