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spark structure streaming初探

代码示例 3.1 从kafka流式查询数据示例 // Subscribe to 1 topic val df = spark .readStream .format("kafka") .option...", "CAST(value AS STRING)") .as[(String, String)] // Subscribe to 1 topic, with headers val df = spark...value AS STRING)", "headers") .as[(String, String, Map)] // Subscribe to multiple topics val df = spark...key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") .as[(String, String)] // Subscribe to a pattern val df = spark...)") .as[(String, String)] // Subscribe to a pattern, at the earliest and latest offsets val df = spark

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Spark UDF小结

前言 Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。...Spark UDF物理解释文章1中提到 Spark UDF/UDAF/UDTF对数据的处理物理解释如下： UDF =》一个输入一个输出。相当于map UDAF =》多个输入一个输出。...相当于flatMap 其中一个输入这种概念不好理解，而Spark3.0.0官方文档2说明了是对数据行进行操作，与数据列无关： Similar to Spark UDFs and UDAFs, Hive...Spark UDF使用场景（排坑） Spark UDF/UDAF/UDTF 可实现复杂的业务逻辑。...") .selectExpr("userid", "explode(appInputList.inputList) as inputList") .selectExpr(

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客快物流大数据项目(五十五)：封装公共接口（根据存储介质抽取特质）

cn.it.logistics.common.Configuration import org.apache.kafka.common.internals.Topic import org.apache.spark.SparkConf...import org.apache.spark.sql....* 读取数据的方法 * @param sparkSession SparkSession * @param topic 指定消费的主题 * @param selectExpr...:String = "CAST(value AS STRING)") = { sparkSession.readStream.format(Configuration.SPARK_KAFKA_FORMAT...(selectExpr) } /** * 数据的处理 * @param sparkConf */ def execute(sparkConf: SparkConf)

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Structured Streaming教程(3) —— 与Kafka的集成

structured streaming的很多用法，很开心~ 引入如果是maven工程，直接添加对应的kafka的jar包即可: org.apache.spark... spark-sql-kafka-0-10_2.11 2.2.0 读取kafka的数据以流的形式查询读取的时候，可以读取某个topic，也可以读取多个topic，还可以指定topic的通配符形式：读取一个topic val df = spark .readStream...("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") .as[(String, String)] 读取多个topic val df = spark ....("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") .as[(String, String)] 读取通配符形式的topic组 val df = spark

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震惊!StructuredStreaming整合Kafka和MySQL原来这么简单?

"kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load()df.selectExpr...-2}}""") .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""") .load()df.selectExpr...("WARN") // 导入隐式转换 import spark.implicits._ val kafkaDatas: DataFrame = spark.readStream.format...flume spark hive >spark flink hadoop hive hive 观察IDEA的控制台 ?

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Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作一

一，基本介绍本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数，帮助解决复杂嵌套的json数据格式，比如，map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。下面几个是本文重点要讲的方法。...Schema import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ val jsonSchema =...artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11 version = 2.1.0 六，如何使用selectExpr() 将列转化为一个JSON对象的另一种方式是使用selectExpr...SelectExpr()方法的另一个用法，就是使用表达式作为参数，将它们转化为指定的列。

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Spark Mlib ALS 交替最小二乘算法（学习笔记）

{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.recommendation....构建Spark对象 // val spark = SparkSession.builder() // .appName("ALS") // .getOrCreate()...\\luoke\\test.data") val ratings = data.toDF("userId", "movieId", "rating") .selectExpr("cast...ratesAndPreds = ratings.join(predictions, Seq("userId", "movieId")) val MSE = ratesAndPreds .selectExpr...() // 结束Spark会话 } } 运行结果： Mean Squared Error = 1.904915633588189E-5

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

注：此处的Pandas特指DataFrame数据结构，Spark特指spark.sql下的DataFrame数据结构。 ?...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括...(expr("A"))：仍然是用一个函数expr+列名提取该列，这里expr执行了类SQL的功能，可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算，例如此处仅用于提取A列，则直接赋予列名作为参数即可； df.selectExpr...("A")：对于上述select+expr的组合，spark.sql中提供了更为简洁的替代形式，即selectExpr，可直接接受类SQL的表达式字符串，自然也可完成单列的提取，相当于是对上一种实现方式的精简形式...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame

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Structured Streaming快速入门详解（8）

"kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load()df.selectExpr...-2}}""") .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""") .load()df.selectExpr...topic.*") .option("startingOffsets", "earliest") .option("endingOffsets", "latest") .load()df.selectExpr...,所以需要按照官网要求, //转成自己的实际类型 val dataDS: Dataset[String] = dataDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)")

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Spark UDF1 返回复杂结构

Spark UDF1 返回复杂结构由java开发UDF1需指定返回值的DataType，spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...register("mapFilterUdf", BoolFilterUdf.mapFilterUdf, mapDataType); 使用 // df的schema结构： userid string df.selectExpr...data/input/study_test_data.txt") .withColumn("split_col", split(col("value"), "\t")) .selectExpr...("structFilterUdf(value) as study") .selectExpr("study.name as name", "study.scores as scores.../data/input/person_test_data.txt") .selectExpr("personParseUdf(value) as person") .selectExpr

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Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

SparkConf json/csv DataFrame show spark.implicits Seq selectExpr collect first na.fill Row Array Any...计算平均值的方法中，写SQL是最方便的（不同系统中的SQL语法有可能不一样，这里统一是Hive SQL），所以我们使用了df.selectExpr方法，最大程度的还原SQL的习惯。...val meanResult = df.selectExpr("mean(age) AS age_mean").collect()(0).getDouble() val df2 = df.na.fill...(meanResult, Array("age")) df2.show() // 或者你可以使用first函数 val meanResult = df.selectExpr("mean(age) AS...val perResult = df.selectExpr("percentile(age, 0.5) AS age_percentile").first().getDouble() val df2 =

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图解大数据 | Spark GraphFrames-基于图的数据分析挖掘

1） Spark对图计算的支持 Spark从最开始的关系型数据查询，到图算法实现，到GraphFrames库可以完成图查询。...方便、简单的图查询：GraphFrames允许用户使用Spark SQL和DataFrame的API查询。...degreeRatio (inDeg/outDeg) degreeRatio = inDeg.join(outDeg, inDeg.id == outDeg.id).drop(outDeg.id).selectExpr...as above) nonTransferAirports = degreeRatio.join(airports, degreeRatio.id == airports.IATA) \ .selectExpr...table as above) transferAirports = degreeRatio.join(airports, degreeRatio.id == airports.IATA) \ .selectExpr

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spark streaming读取kafka内容并进行反序列化

环境： scala:2.12 spark:3.1.2 本文介绍spark从kafka获取数据，并进行反序列化 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper...import org.apache.spark.sql....{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger.ProcessingTime...import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.ForeachWriter import com.fasterxml.jackson.module.scala.DefaultScalaModule...startingOffsets","latest") .load() // 显示kafka报文格式 df.printSchema() val rowDataset = df.selectExpr

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Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

[(String, String)] - 数据终端Sink：将流式数据集DataFrame数据写入到Kafka 中，要求必须value字段值，类型为String val ds = df .selectExpr...======= 基于Dataset 转换操作 ====================*/ val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF .selectExpr...ETL：只获取通话状态为success日志数据 /* val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF .selectExpr("CAST...ETL：只获取通话状态为success日志数据 /* val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF .selectExpr("CAST...对流式数据进行提取字段 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF .selectExpr( "CAST(value AS STRING)") //

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客快物流大数据项目(五十四)：初始化Spark流式计算程序

流式计算程序实现步骤：在etl模块的realtime目录创建 App 单例对象，初始化 spark 运行环境创建main方法编写代码初始化spark环境参数消费kafka的ogg数据...import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode import org.apache.spark.sql....logisticsDF: DataFrame = sparkSession.readStream.format("kafka").options(logisticsKafkaParams).load().selectExpr...数据 val crmDF: DataFrame = sparkSession.readStream.format("kafka").options(crmKafkaParams).load().selectExpr...调节的基础是spark集群的处理能力和要处理的数据量，spark的默认值是200。

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初识Structured Streaming

Spark通过Spark Streaming或Spark Structured Streaming支持流计算。...Spark Streaming 和 Spark Structured Streaming: Spark在2.0之前，主要使用的Spark Streaming来支持流计算，其数据结构模型为DStream，...1，Basic Operators 一些常用的Transformation算子都可以在Unbounded DataFrame上使用，例如select,selectExpr, where, groupBy.../data/trading_data") dfprice_raw.printSchema() dfprice = dfprice_raw.selectExpr("cast(dt as timestamp...1，输出到Kafka Sink 示范代码如下，注意，df 应当具备以下列：topic, key 和 value. query = df.selectExpr("topic", "CAST(key AS

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RDD和SparkSQL综合应用

import findspark #指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径 spark_home = "/Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1.../data/moon_dataset.csv",sep = "\t",index = False) #转换成spark中的DataFrame #dfdata = spark.createDataFrame...(dfdata.selectExpr("array(feature1,feature2) as point") \ .rdd.map(lambda row:row["point"]).zipWithIndex...()).toDF("point","id") \ .selectExpr("id","point").persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) dfinput.show...("s_id").join(dfpair,["s_id"],"inner") df_fids = dfcore.selectExpr("s_id as m_id") dfpair_core = df_fids.join

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2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

import org.apache.spark.sql.streaming....._ import spark.implicits._ // 2....封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型 .selectExpr...import org.apache.spark.sql.streaming....封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型 .selectExpr

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Spark UDF1 输入复杂结构

Spark UDF1 输入复杂结构前言在使用Java Spark处理Parquet格式的数据时，难免会遇到struct及其嵌套的格式。...而现有的spark UDF不能直接接收List、类(struct)作为输入参数。本文提供一种Java Spark Udf1 输入复杂结构的解决方法。...然后结合文章1的Spark UDF1 输出复杂结构，返回修改后的PersonEntity对象，来说明Spark UDF1能够胜任逻辑处理的工作。...studyFilterDs = studyDs.select(struct(col("name"), col("age"), col("address")).alias("person")) .selectExpr...personChangeUdf(person) as simplePerson") .filter(col("simplePerson").isNotNull()) .selectExpr

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8.deltalake的merge四个案例场景

customers or insert the new addresses of new customers val stagedUpdates = newAddressesToInsert .selectExpr...("NULL as mergeKey", "updates.*") // Rows for 1. .union( updatesDF.selectExpr("updates.customerId...struct field, if equal fall back to second fields, and so on.val latestChangeForEachKey = changesDF .selectExpr...struct(time, newValue, deleted) as otherCols" ) .groupBy("key") .agg(max("otherCols").as("latest")) .selectExpr...import io.delta.tables.* val deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/data/aggregates") // Function

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