函数效果 函数解释 检查单元格 H2 中的值是否存在于指定的单元格范围 I2:I10 中。如果存在，就返回 H2 单元格的值；如果不存在，则返回空白（""）。...具体解释如下： 1、MATCH(H2, I2:I10, 0): MATCH 函数查找 H2 单元格中的值在范围 I2:I10 中的位置。 参数 0 表示进行精确匹配。...如果找到了匹配的值，MATCH 函数将返回匹配项在该范围中的相对位置（例如，找到匹配项在 I3，则返回 2，因为 I3 是在 I2:I10 范围中的第 2 行）。...如果未找到匹配项，MATCH 将返回错误值 #N/A。 2、ISNUMBER(MATCH(H2, I2:I10, 0)): ISNUMBER 函数用于检查 MATCH 函数的结果是否为一个数字。...如果结果为 FALSE（即 H2 的值在范围 I2:I10 中不存在），则返回空白 ""。
在同一个 optimized Spark SQL engine （优化的 Spark SQL 引擎）上执行计算。...false） fileNameOnly: 是否仅根据文件名而不是完整路径检查新文件（默认值: false）。...在 grouped aggregation （分组聚合）中，为 user-specified grouping column （用户指定的分组列）中的每个唯一值维护 aggregate values （...streaming Dataset 的 Right outer join 不支持两种 streaming Datasets 之间的任何种类的 joins 。...这是一个例子， Scala Java Python R val spark: SparkSession = ...
然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问题。...事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训练出的XGBoost模型，使用同一个模型、同一份测试数据，在本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算的结果不一致。...Spark ML中还有隐藏的缺失值处理逻辑：SparseVector，即稀疏向量。 SparseVector和DenseVector都用于表示一个向量，两者之间仅仅是存储结构的不同。...也就是说，一个Vector类型的字段，在Spark保存时，同一列会有两种保存格式：SparseVector和DenseVector。...也就是说在XGBoost on Spark中，0值会因为底层数据存储结构的不同，同时会有两种含义，而底层的存储结构是完全由数据集决定的。
在Scala中，只要在程序中导入org.apache.spark.SparkContext，就能使用Spark的隐式转换，这些操作就可用于包含二元组对象的RDD（Scala中的内建元组，可通过（a，b）...表4-3 常用的键-值转换 [插图] 4.3.2 执行操作 Spark将提交的Action与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算，并根据Action将作业切分成多个...RDD故障恢复 在一个典型的分布式系统中，容错机制主要是采取检查点（checkpoint）机制和数据备份机制。故障恢复是由主动检查，以及不同机器之间的数据复制实现的。...作为一个大型的分布式集群，Spark针对工作负载会做出两种假设： □处理时间是有限的； □保持数据持久性是外部数据源的职责，主要是让处理过程中的数据保持稳定。...RDD持久化 Spark的持久化，是指在不同转换操作之间，将过程数据缓存在内存中，实现快速重用，或者故障快速恢复。持久化主要分为两类，主动持久化和自动持久化。
然而，如果是极端的操作，比如numPartitions = 1，这样会导致只在一个节点进行计算。...] = [num: int] 我们可以验证上述操作是否创建了只有两个分区的新DataFrame：可以看出，分区数变为了2 scala> numsDF2.rdd.partitions.size res13..., partitionExprs: _*) } 解释 返回一个按照指定分区列的新的DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200...分区过少：将无法充分利用群集中的所有可用的CPU core 分区过多：产生非常多的小任务，从而会产生过多的开销 在这两者之间，第一个对性能的影响相对比较大。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题 对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢
Datasets API 的核心是一个称为 Encoder 的新概念，它负责在 JVM 对象和表格表示(tabular representation)之间进行转换。...具体细节请参阅Spark SparkSession:一个新的入口 这两种API都可以很容易地使用lambda函数表达转换操作。...它们还可以作为半结构化格式（例如JSON）和类型安全语言（如Java和Scala）之间的桥梁。...schools.json").as[University] schools.map(s => s"${s.name} is ${2015 – s.yearFounded} years old") Encoder 检查你的数据与预期的模式是否匹配...这种统一对于 Java 用户来说是个好消息，因为它确保了他们的API不会落后于 Scala 接口，代码示例可以很容易地在两种语言中使用，而库不再需要处理两种稍微不同的输入类型。
2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?...4、RDD和DataSet之间相互转换 scala //设置配置 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Spark
API / 语言都可以快速的计算.这种统一意味着开发人员能够在基于提供最自然的方式来表达一个给定的 transformation API 之间实现轻松的来回切换不同的 ....一个 DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列.它的概念与一个在关系型数据库或者在 R/Python 中的表是相等的, 但是有很多优化....它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...在 Spark 1.3 中，Java API 和 Scala API 已经统一。两种语言的用户可以使用 SQLContext 和 DataFrame。...在 aggregations（聚合）操作中，所有的 NaN values 将被分到同一个组中. 在 join key 中 NaN 可以当做一个普通的值.
在Spark中，只有在动作第一次使用RDD时，才会计算RDD（即延迟计算）。这样在构建RDD的时候，运行时通过管道的方式传输多个转换。 程序员还可以从两个方面控制RDD，即缓存和分区。...例如，应用程序请求将两个RDD按照同样的哈希分区方式进行分区（将同一机器上具有相同关键字的记录放在一个分区），以加速它们之间的join操作。...3.1 Spark中的RDD操作 表2列出了Spark中的RDD转换和动作。每个操作都给出了标识，其中方括号表示类型参数。...逻辑回归是一种常见的分类算法，即寻找一个最佳分割两组点（即垃圾邮件和非垃圾邮件）的超平面w。算法采用梯度下降的方法：开始时w为随机值，在每一次迭代的过程中，对w的函数求和，然后朝着优化的方向移动w。...当前Spark版本提供检查点API，但由用户决定是否需要执行检查点操作。今后我们将实现自动检查点，根据成本效益分析确定RDD Lineage图中的最佳检查点位置。
3.安装的Hadoop版本是2.6.5，Spark版本是2.2.0，Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作，则需注意他们之间的版本依赖关系。...1.5配置NTP 这一步在测试环境中可有可无。生产环境的话，毕竟集群之间需要协同工作，几个节点之间的时间同步还是比较重要的。...关于最后两项配置 yarn.nodemanager.pmem-check-enabled：是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true； yarn.nodemanager.vmem-check-enabled...：是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。...——这是我初学Spark时一直迷糊的一个点，希望这里说明清楚了。 3.1安装Scala 关于安装Spark之前要不要安装scala？其实我也不确定。
一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...输入行的一个列属性，例如：“x” C),Add(left: TreeNode, right: TreeNode):两个expressions求加 这些类可以用来构建一棵树。...例如，我们可以实现一个在常量之间进行Add操作的规则，如下所示： tree.transform { case Add(Literal(c1), Literal(c2)) => Literal(c1+c2...每个批次后，开发人员还可以在新树上进行合理检查（例如，看看是否所有属性都是分配类型了），通常也通过递归匹配来编写。 最后，规则条件及其本身可以包含任意的Scala代码。...两种情况下，relation都有可能存在未被解析的属性引用或者relations:例如，在SQL查询SELECT col FROM sales，col的类型，甚至是否是有效的列名称，直到我们查找sales
4、Spark SQL 的计算速度(Spark sql 比 Hive 快了至少一个数量级，尤其是在 Tungsten 成熟以后会更加无可匹敌)，Spark SQL 推出的 DataFrame 可以让数据仓库直接使用机器学习...3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。...2、你需要将一个 DF 或者 DS 注册为一个临时表。 3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句，在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。...// 设定之间值类型的编码器，要转换成 case 类 // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 override def bufferEncoder...4、注意：如果需要保存成一个 text 文件，那么需要 dataFrame 里面只有一列数据。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？...比如可以有 Dataset[Car]，Dataset[Person]，DataFrame 只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个... } } 第3章 Spark SQL 解析 3.1 新的起始点 SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点，一个叫 SQLContext，用于 Spark...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...JDBC 服务器作为一个独立的 Spark 驱动器程序运行，可以在多用户之间共享。任意一个客户端都可以在内存中缓存数据表，对表进行查询。集群的资源以及缓存数据都在所有用户之间共享。
/people.json") // 查看DF的内部结构：列名、列的数据类型、是否可以为空 people.printSchema() // 展示出DF内部的数据 people.show...这个方法通常用于快速检查一个DataFrame的前几行数据，以了解数据集的大致结构和内容。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询...例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits....例如，可以使用 col 函数来创建一个 Column 对象，然后在 select 方法中使用该列： import org.apache.spark.sql.functions.col val selected
这次我遇到了一个在使用Spark将DataFrame写入Hive表时出现的Schema不匹配问题，虽然最终解决了，但整个排查过程让我对Spark和Hive之间的交互机制有了更深入的理解。...例如，如果`col2`的值是`9223372036854775807`（Long的最大值），转换为`double`是否会溢出？...在Spark中，`long`到`double`的转换是允许的，但可能会有精度损失。因此，在实际生产环境中，应该根据业务需求判断是否需要保留原始精度。...### 避坑总结 - 在将DataFrame写入Hive表之前，务必先检查两者的Schema是否一致。 - 如果类型不一致，应使用`withColumn`或`cast`方法显式转换字段类型。...通过这次排查，我对Spark和Hive之间的数据交互机制有了更深的理解，也意识到在开发过程中保持对Schema的一致性和类型转换的关注是非常重要的。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...当 Spark 提交一个 Application 后，根据 RDD 之间的依赖关系将 Application 形成一个 DAG 有向无环图。...--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认 是 true --> yarn.nodemanager.pmem-check-enabled...--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认 是 true --> yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...，deterministic是一个布尔值，用以标记针对给定的一组输入，UDAF是否总是生成相同的结果。...以本例而言，每一个input就应该只有两个Field的值。倘若我们在调用这个UDAF函数时，分别传入了销量和销售日期两个列的话，则input(0)代表的就是销量，input(1)代表的就是销售日期。
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