spark开发demo

本文详细介绍了如何进行Spark开发,包括创建`spark-demo`进行累加计算,设置Maven打包配置,配置外部文件加载,以及使用工具类和提交任务的步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

spark-demo

累加计算金额–开窗累计所有数据

val amountRdd = spark.sql(
"""
|select
| end_time,
| amount index_val,
| amount + ${t1Amount} index_sum,
| ${version} version
| from(
|select 
| end_time,
| sum(amount) over(order by end_time asc) amount
| from ${a}
| order by end_time desc
| ) tmp
""".stripMargin)
.rdd
.map(x=>{
	val end_time=x.getTimestamp(x.fieldIndex("end_time"))
	val index_val=x.getDecimal(x.fieldIndex("index_val")).toString
	val index_sum=x.getDecimal(x.fieldIndex("index_sum")).toString
	val version=x.getInt(x.fieldIndex("version"))
	Row(end_time, index_val, index_sum, version)
})

val structType = StructType(Seq(
	StructField("end_time", Ti
### 关于 Apache Spark 开发的内容 #### 使用 SparkSession 执行 Spark 操作 在 Apache Spark 中,`SparkSession` 是进入所有功能的主要入口。通过创建 `SparkSession` 实例,开发者能够访问 DataFrame API 并执行各种 Spark 作业[^1]。 ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("ExampleApp") .master("local[*]") .getOrCreate() // 停止 SparkSession spark.stop() ``` --- #### RDD 数据结构及其操作 Resilient Distributed Dataset (RDD) 是 Apache Spark 的核心抽象之一。它可以表示分布在集群中的不可变数据集,并支持多种转换和动作操作。以下是常见的 RDD 操作示例: ```scala // 创建一个简单的 RDD val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data) // 转换操作:map 和 filter val mappedRdd = rdd.map(x => x * 2) val filteredRdd = rdd.filter(x => x % 2 == 0) // 动作操作:collect 将结果收集到驱动程序 println(mappedRdd.collect().mkString(", ")) println(filteredRdd.collect().mkString(", ")) ``` 上述代码展示了如何使用 `map()` 和 `filter()` 方法对 RDD 进行基本的数据变换和过滤[^2]。 --- #### 处理 CSV 文件并运行 SQL 查询 Spark 提供了强大的能力来处理结构化数据源(如 CSV 或 JSON)。下面是一个完整的例子,展示如何加载 CSV 文件、注册为临时表以及执行 SQL 查询: ```scala // 加载 CSV 文件 val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/csv") // 注册为临时视图 df.createOrReplaceTempView("people") // 执行 SQL 查询 val resultDf = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 18") resultDf.show() ``` 此部分说明了如何将外部文件作为输入源,并允许用户以类似于传统关系型数据库的方式查询数据[^5]。 --- #### 集成 Hadoop 和 Kafka 除了本地文件系统外,Apache Spark 还能与 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 结合工作,从而实现大规模数据存储和计算的需求[^4]。此外,在流式场景下,Kafka 经常被用来提供实时消息传递服务,而 Spark Streaming 则负责消费这些消息并对其进行分析。 --- #### MLlib 库简介 对于机器学习任务来说,MLlib 是内置的一个库,它包含了分类、回归、聚类等一系列算法模型。更重要的是,该工具包兼容多门主流编程语言接口,极大地方便了跨团队协作开发过程[^3]。 ```python from pyspark.ml.classification import LogisticRegression lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8) model = lr.fit(trainingData) predictions = model.transform(testData) ``` 以上 Python 版本的逻辑回归训练脚本体现了其易用性和灵活性。 ---
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