最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
基础 def primitiveType(): Unit = { //scala没有原始类型，都是对象 println("1.toString -> " + 1.toString)..."Hello".intersect("low")) //a.方法(b) == a 方法 b println("1.to(199) -> " + (1 to 199)) //scala...没有受检异常，throw表达式类型为Nothing def handleException: Unit = { //scala没有受检异常 //throw表达式类型为Nothing...at com.hash.learn.scala.Chapter2.exception$.handleException(exception.scala:21) at com.hash.learn.scala.Chapter2....CMain$.main(CMain.scala:25) at com.hash.learn.scala.Chapter2.CMain.main(CMain.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0
a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort
field class Counter { //field必须初始化，为了知道类型 //会自动生成private的getter还有private的set...
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...方式二： 直接使用Hive，提前将数据构建成多个分区表，然后借助官方的es-hadoop框架，直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Do...
") println("等同于") println("package com.hash.test{") println("package scala{") println...; } } } package com.hash { import com.hash.learn.scala.Chapter7.wc object test8 {...{HashMap => JavaHashMap, _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute1 = { val a =...{HashMap => _} import scala.collection.mutable.HashMap def execute = { val a = HashMap(1 ->...2) } //scala程序默认隐式引入： //import java.lang._ //import scala._ //import Predef._ }
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...处理组内的Struct结构 （7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行collect方法后，才能在循环内使用...sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。
scores = Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) //构造一个可变Map[String,Int] val mscores1 = scala.collection.mutable.Map...("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) val mscores2 = scala.collection.mutable.Map(("Alice", 10...), ("aaa", 9), ("bbb", 8)) } def curdMap = { val scores = scala.collection.mutable.Map("Alice...for (v <- mapping.values) yield v println(c)//输出：List(10, 9, 5) } def sortedMap = { //scala
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...版本可以共存，为了更好的体验及使用Spark新版本的API或修改已知旧版本的bug，现需要将CDH集群中Spark2的版本升级至Spark2.2最新，本篇文章主要介绍如何通过Cloudera Manager...将Spark2.1版本升级至Spark2.2。...内容概述 1.升级准备 2.升级Spark版本及验证 3.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.1 2.Spark on Yarn部署 前置条件 1.集群JAVA版本已升级至1.8 2.升级准备...在升级到Spark2.2后需要指定JAVA的环境变量，由于集群使用的是Spark ON Yarn模式，所以文章中只需要在“客户端高级配置代码片段”中增加JAVA的环境变量。
2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....在应用使用Spark 5.1 初始化Spark //Sacla中SQL的import的声明 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...import org.apache.spark.sql.SQLContext //Scala中SQL导入隐式转换支持 val hiveCtx = ......用户自定义函数(UDF) Scala版本的字符串长度UDF registerFunction("strLenScala",(_:string).length) val tweetLength
idea中使用scala运行spark出现： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/collection/GenTraversableOnce..." % "spark-core_2.11" % "1.6.1" 你需要确保 spark所使用的scala版本与你系统scala的版本一致 你也可以这样： libraryDependencies += "...确定你的使用版本 2.查看你的spark的集群,spark使用的scala的版本 a....b.进入spark的安装目录查看jars目录下,scala中的类库版本号 ls /usr/local/spark/jars | grep scala 显示如下: ?...然后你就可以修改你使用的scala版本号了 问题解决
在 Postgres 重新分片、升级和维护期间重新同步这些连接器等活动给支持团队带来了巨大的待命负担。...• 存在一个用户友好的 PySpark 框架，用于轻量级用例和高级 Scala Spark，用于高性能和繁重的数据处理。 • 能够以分布式方式处理大规模数据。...此外，每个 Postgres 表有一个 Kafka 主题，所有使用 480 个分片的连接器都会写入该表的同一主题。...2 - Hudi 设置 Notion 工程团队使用 Apache Hudi Deltastreamer（基于 Spark）来使用 Kafka 消息并在 S3 中复制 Postgres 表。...3 - Spark 数据处理设置 他们将 PySpark 用于大多数数据处理作业，因为它的学习曲线较短且可供团队成员使用。对于树遍历和非规范化等任务使用了 Scala Spark。
我们使用 Debezium CDC 连接器将增量更新的数据从 Postgres 摄取到 Kafka，然后使用 Apache Hudi（一个开源数据处理和存储框架）将这些更新从 Kafka 写入 S3。...• 它为大多数轻量级用例提供了用户友好的 PySpark 框架，并为高性能、繁重的数据处理提供了高级 Scala Spark。...Spark数据处理设置 对于我们的大多数数据处理工作，我们使用 PySpark，其相对较低的学习曲线使许多团队成员都可以使用它。...对于更复杂的工作，如树遍历和非规范化，我们在几个关键领域利用了Spark的卓越性能： • 我们受益于 Scala Spark 的性能效率。...由于 Spark 和 Hudi 的可扩展性，这三个步骤通常在 24 小时内完成，使我们能够在可管理的时间内执行重新引导，以适应新的表请求和 Postgres 升级和重新分片操作。
现在 Apache Spark 已形成一个丰富的生态系统，包括官方的和第三方开发的组件或工具。后面主要给出 5 个使用广泛的第三方项目。 ...Spark Core API：Spark 提供多种语言的 API，包括R、SQL、Python、Scala 和 Java。 除了上述官方的 Spark 组件外，还有些是在某种情形下必用的项目。...Spark Cassandra Connector 现在是 Spark 和 Cassandra 表间直接交互的连接器，高度活跃的开源软件。...Zepellin 可以基于 Spark 和 Scala，允许用户很简单直接的在他们的博客或者网站发布代码执行的结果。...Zepellin 也支持其它语言插件，包括 Scala 和 Spark，Python 和 Spark，SparkSQL，HIve，Markdown 和 Shell。 ?
使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。...下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介绍如何从Apache访问日志文件中生成URL点击率的排序 spark安装需要安装hadoop...(RDD.scala:306) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:270) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute...(MapPartitionsRDD.scala:38) at org.apache.spark.rdd.RDD.computeOrReadCheckpoint(RDD.scala:306...(ResultTask.scala:66) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89) at org.apache.spark.executor.Executor
笔者找到个IBM的Code Pattern演示使用 Apache Spark 和 Elasticsearch 创建这样一个系统的关键要素。...但是，该案例是5年前的2017年，对应的ES（Elasticsearch） 5.3.0，spark2.2.0；到如今很多软件已经不匹配，特别当时使用矢量评分插件进行模型向量相似度计算，现在这个功能在新版本...； 使用Spark MLlib 库的ALS模型，训练一个协同过滤推荐模型，更新模型数据到Elasticsearch； 使用Elasticsearch查询，生成示例推荐，使用Movie Database...spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 注意事项 由于spark 3 使用...scala 2.12编译，所以用的elastic-hadoop连接器的scala版本也应该是scala 2.12，这个在当前elasticsearch官网上没找到，用maven去下载。
问题导读 1.spark2升级哪些内容变化？ 2.升级中spark哪些没有发生变化？ 3.cloudera中，spark1和spark2能否并存？ 4.升级后，可能会遇到什么问题？...spark2出来已经很长时间了，但是由于spark1.6比较稳定，很多依然在使用。如果想使用spark2，那么该如何升级。我们window升级一般为直接点击升级即可，剩下的事情，不用我们管。...http://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html，这样升级就放心了，因为我们可以使用原先的配置文件，不能再麻烦了。.../start-all.sh 对于spark的升级，注意如果使用的是hadoop，需要对应hadoop版本，否则可能会出错。对于Scala版本同样需要注意，Scala支持版本为2.11 ?...######################### spark升级带来哪些副作用 如果我们已经线上使用，那么需要谨慎升级，否则可能会发生预料之外的事情。
将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2 将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1 将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0，这是由于将spark-streaming-kafka...artifact从0.8_2.11升级到0.10_2.11/2.12间接升级 重要：Hudi 0.5.1版本需要将spark的版本升级到2.4+ Hudi现在支持Scala 2.11和2.12，可以参考...Scala 2.12构建来使用Scala 2.12来构建Hudi，另外， hudi-spark, hudi-utilities, hudi-spark-bundle and hudi-utilities-bundle...包名现已经对应变更为 hudi-spark_{scala_version}, hudi-spark_{scala_version}, hudi-utilities_{scala_version}, hudi-spark-bundle...注意，无论使用哪种方式，在升级Writer之前请先升级Hudi Reader(查询引擎)版本至0.5.1版本。
要求： 1),要有mongodb和spark的基础 2),mongodb要求是2.6以上 3),Spark 1.6.x 4),Scala 2.10.x 使用mongo-spark-connector_2.10...5),Scala 2.11.x 使用mongo-spark-connector_2.11 org.mongodb.spark Scala类型到原生的类型，需要导入下面的包，然后使用.asJava方法： import scala.collection.JavaConverters._ A),MongoSpark.save...但是，为了方便创建一个DataFrame，该连接器提供了MongoSpark助手load(sqlContext)。...: 5000 六，总结 通过连接器，使用Spark库可以访问所有MongoDB数据集：使用通过Dataset使用sql分析数据，这点收益与自动schema推断；Streaming；机器学习；图计算。
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