拓展Spark源码的LastJoin实现 原生LastJoin实现，是指直接在Spark源码上实现的LastJoin功能，而不是基于Spark DataFrame和LeftOuterJoin来实现，在性能和内存消耗上有巨大的优化...OpenMLDB使用了定制优化的Spark distribution，其中依赖的Spark源码也在Github中开源 GitHub - 4paradigm/spark at v3.0.0-openmldb...要支持原生的LastJoin，首先在JoinType上就需要加上last语法，由于Spark基于Antlr实现的SQL语法解析也会直接把SQL join类型转成JoinType，因此只需要修改JoinType.scala...从结果上看性能差异也很明显，由于右表数据量都比较小，因此这三组数据Spark都会优化成broadcast join的实现，由于LeftOuterJoin会拼接多行，因此性能就比新的LastJoin慢很多...，当数据量增大时LeftOuterJoin拼接的结果表数据量更加爆炸，性能成指数级下降，与LastJoin有数十倍到数百倍的差异，最后还可能因为OOM导致失败，而LastJoin不会因为数据量增大有明显的性能下降
方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown...这个编译器是让用户可以使用自定义的语言做为数据处理后端的一个 Zeppelin 插件。例如在 Zeppelin 使用scala代码,您需要一个 Spark编译器。...所以,如果你像我一样有足够的耐心将R集成到Zeppelin中， 这个教程将告诉你怎样从源码开始配置 Zeppelin和R。 准备工作 我们将通过Bash shell在Linux上安装Zeppelin。...从源代码构建 Zeppelin 第一步:下载 Zeppelin 源代码 去这github分支下载源代码，将这个链接复制并粘贴到你的浏览器:https://github.com/elbamos/incubator-zeppelin...Data Layer提供的编译器 RCharts Rchats Map GoogleViz Scala R Binding R Scala Dataframe Binding SparkR 用Docker
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...上同样是可以使用的。...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...在正式开始之前，我们需要准备数据源。
本文内容的学习需要一定的 Spark 和 Scala 基础。想要入门spark的同学，可以在公众号后台回复关键字：spark，获取spark入门独家教程。...Spark-Scala 项目，在项目中添加 Java 版本的 TensorFlow 对应的 jar 包依赖 在 Spark-Scala 项目中 driver 端加载 TensorFlow 模型调试成功...在 Spark-Scala) 项目中通过 RDD 在 executor 上加载 TensorFlow 模型调试成功 在 Spark-Scala 项目中通过 DataFrame 在 executor...加载 TensorFlow 模型 除了可以在 Spark 的 RDD 数据上调用 TensorFlow 模型进行分布式推断，我们也可以在 DataFrame 数据上调用 TensorFlow 模型进行分布式推断...的 RDD 数据结构和 DataFrame 数据结构上实现了调用一个 tf.keras 实现的线性回归模型进行分布式模型推断。
作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包，对大规模数据集进行分析和处理。...2014年1月，SparkR项目在github上开源（https://github.com/amplab-extras/SparkR-pkg）。...SparkR设计了Scala RRDD类，除了从数据源创建的SparkR RDD外，每个SparkR RDD对象概念上在JVM端有一个对应的RRDD对象。...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音，他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API，借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势，高效地进行分布式数据计算和分析
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。..., 7, 8, 9, 10) scala> val numsDF = x.toDF("num") numsDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [num: int]...，仅仅是在原来分区的基础之上进行了合并而已，这样的操作可以减少数据的移动，所以效率较高。...这也印证了源码中说的，repartition操作会将所有数据进行Shuffle，并且将数据均匀地分布在不同的分区上，并不是像coalesce方法一样，会尽量减少数据的移动。...资源获取 获取Flink面试题，Spark面试题，程序员必备软件，hive面试题，Hadoop面试题，Docker面试题，简历模板，优质的文章等资源请去 下方链接获取 GitHub自行下载 https:
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....在 Scala 和 Java中, 一个 DataFrame 所代表的是一个多个 Row（行）的的 Dataset（数据集合）....能够在 DataFrame 上被执行的操作类型的完整列表请参考 API 文档....在 Scala 中，有一个从 SchemaRDD 到 DataFrame 类型别名，可以为一些情况提供源代码兼容性。它仍然建议用户更新他们的代码以使用 DataFrame来代替。.../ github: https://github.com/apachecn/spark-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，谢谢！
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 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的...API 在SparkSession上同样是可以使用的。 ...有了 SparkSession 之后, 通过 SparkSession有 3 种方式来创建DataFrame: 通过 Spark 的数据源创建 通过已知的 RDD 来创建 通过查询一个 Hive 表来创建...通过 Spark 数据源创建 1. 查看Spark数据源进行创建的文件格式 ? 2.
/ 3、idea上运行local的spark sql hive http://dataknocker.github.io/2014/10/11/idea%E4%B8%8A%E8%BF%90%E8%A1%...设计与实现（重点关注设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与 MapReduce 在设计与实现上的区别。）...http://blog.javachen.com/2015/02/03/spark-programming-guide/# 17、Spark SQL中的DataFrame http://blog.javachen.com...p=2024 2、Swift和Scala语法上的诸多相似之处 http://segmentfault.com/a/1190000000575561 3、Awesome Scala https://github.com...://twitter.github.io/effectivescala/index-cn.html 5、有趣的 Scala 语言: 简洁的 Scala 语法 http://www.ibm.com/developerworks
在每列上，这个类型是可选的，可以在运行时推断。从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。...，因此我们可以索引保持不变，整体下移一行，这样，昨天的数据就到了今天的行上，然后拿原数据减去位移后的数据时，因为 DataFrame 会自动按标签做对齐，因此，对于一个日期，相当于用当天的数据减去了前天的数据...Koalas 提供了 pandas API，用 pandas 的语法就可以在 spark 上分析了。...实际上，因为 Koalas 也是将 pandas 的操作转成 Spark DataFrame 来执行，因为 Spark DataFrame 内核本身的特性，注定 Koalas 只是看上去和 pandas...因此能够想象如同 pandas 一样，可以在比较大的数据集上根据标签进行筛选。
加速的秘诀在于Spark在内存（RAM）上运行，这使得处理速度比在磁盘上快得多。...还支持在磁盘上保存RDD，或在多个节点上复制RDD。...自Spark 2.0.0以来，DataFrame是由命名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的dataframe，但在引擎盖下具有更丰富的优化。...DataFrame可以由各种来源构建而成，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有的RDD。 ? 简而言之，Dataframes API是Spark创建者在框架中轻松处理数据的方式。...https://github.com/databricks/spark-deep-learning Deep Learning Pipelines是由Databricks创建的开源代码库，提供高级API
1、kudu整体介绍 Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。...3）与imapla集成或spark集成后（dataframe）可通过标准的sql操作，使用起来很方便 4）可与spark系统集成 kudu使用时的劣势： 1）只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键...2）如果是pyspark连接kudu，则不能对kudu进行额外的操作；而scala的spark可以调用kudu本身的库，支持kudu的各种语法。...如果你不通过imapla连接kudu，且想要查看表的元数据信息，需要用spark加载数据为dataframe，通过查看dataframe的schema查看表的元数据信息。...客户端源代码：https://github.com/apache/kudu/blob/master/python/kudu/client.pyx kudu scala spark操作详细例子：https
1、kudu整体介绍 Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。...3）与imapla集成或spark集成后（dataframe）可通过标准的sql操作，使用起来很方便 4）可与spark系统集成 kudu使用时的劣势： 1）只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键...2）如果是pyspark连接kudu，则不能对kudu进行额外的操作；而scala的spark可以调用kudu本身的库，支持kudu的各种语法。...如果你不通过imapla连接kudu，且想要查看表的元数据信息，需要用spark加载数据为dataframe，通过查看dataframe的schema查看表的元数据信息。...：https://github.com/apache/kudu/blob/master/python/kudu/client.pyx kudu scala spark操作详细例子：https://blog.cloudera.com
Java语言 01-[了解]-Spark 课程安排 总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示： 目前在企业中使用最多Spark框架中模块...官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。...思考：Spark框架仅仅处理分析数据引擎（框架），那么问题： 第一、处理的数据存储在哪里？？？...任意存储设备（存储引擎），比如HDFS、HBase、Redis、Kafka、Es等等 处理文本数据textfile、JSON格式数据、列式存储等 第二、Spark处理数据程序运行在哪里？？？....x系列，官方推荐使用的版本，也是目前企业中使用较多版本，网址：https://github.com/apache/spark/releases 本次Spark课程所使用的集群环境为3台虚拟机，
语言 01-[了解]-Spark 课程安排 总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示： 目前在企业中使用最多Spark框架中模块：SparkSQL...官方宣称其在内存中的运算速度要比Hadoop的MapReduce快100倍，在硬盘中要快10倍。...思考：Spark框架仅仅处理分析数据引擎（框架），那么问题： 第一、处理的数据存储在哪里？？？...任意存储设备（存储引擎），比如HDFS、HBase、Redis、Kafka、Es等等 处理文本数据textfile、JSON格式数据、列式存储等 第二、Spark处理数据程序运行在哪里？？？....x系列，官方推荐使用的版本，也是目前企业中使用较多版本，网址：https://github.com/apache/spark/releases 本次Spark课程所使用的集群环境为3台虚拟机，
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession...上同样是可以使用的。...在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，DataFrame跟DataSet,他们跟RDD的区别首先从版本上来看 RDD(Spark1.0) ----> DataFrame(Spark1.3...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。
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）。...就会进入到脚本编辑页面，页面将会展示上传的GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的源代码。...：dataframe2，此时它应该包含前面创建的两条User数据；•第三步，在dataframe2的基础上再追加两条User数据，一条是针对现有数据Bill用户的更新数据，另一条Rose用户的是新增数据...那这是否意味着Hudi就不能把元数据同步到Glue上呢？幸运的是，在经过各种尝试和摸索之后，我们还是顺利地完成了这项工作，这为Hudi在Glue上的应用铺平了道路。...结语 虽然本文篇幅较长，但是从GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的实现上不难看出，只要一次性做好几处关键配置，在Glue中使用Hudi其实与在Spark原生环境中使用Hudi
DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据，是语义描述信息。 在Spark1.3之前，DataFrame被称为SchemaRDD。...DataFrame提供了一整套的Data Source API。 （2）Dataset 由于DataFrame的数据类型统一是Row，所以DataFrame也是有缺点的。...我们知道Spark SQL提供了两种方式操作数据： SQL查询 DataFrame和Dataset API 既然Spark SQL提供了SQL访问方式，那为什么还需要DataFrame和Dataset的...创建DataFrame或Dataset Spark SQL支持多种数据源 在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果...spark变量均是SparkSession对象 将RDD隐式转换为DataFrame import spark.implicits._ 步骤2：创建DataFrame或Dataset 提供了读写各种格式数据的
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了在Kerberos...查询出来的数据如下： ?...3.在提交Spark作业使用到的jaas-impala.conf和fayson.keytab文件需要在集群的所有节点存在，因为Spark的Executor是随机在集群的节点上运行。...GitHub地址如下： https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/spark2demo/src/main/scala/com/cloudera/jdbc.../Spark2ImpalaJDBC.scala https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/spark2demo/src/main/resources
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