小哇

在158.158.4.49上开两个窗口，分别运行nc -lk 9998，nc -lk 9997输入数据的格式为 aa bb的样子，中间有空格，看以下代码就知道了唯一要注意的是local[*]package cn.taobao.sss;import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api

#配置本地spark的环境，必须放在最前面import findsparkfindspark.init()print(findspark.find())from pyspark.sql import SparkSession#新建sparksessionsparksession = SparkSession.builder.master("local[*]").appName("hive_test_1") \ .config("hive.metastore.uris","thrif.

直接将mysql的驱动jar包放到spark安装目录中的jars目录有些博文说是，此方法无效，但本人没有碰到，后期出现问题再修正代码 示例#配置本地spark的环境，必须放在最前面import findsparkfindspark.init()print(findspark.find())from pyspark.sql import SparkSession#新建sparksessionsparksession = SparkSession.builder.master("loc

报错py4j.protocol.Py4JError: org.apache.spark.api.python.PythonUtils.isEncryptionEnabled does not exist in the JVM解决办法，添加如下前两行代码，放在操作spark之前#添加此代码import findsparkfindspark.init()#添加此代码from pyspark import SparkConf, SparkContext作用就是初始化找到本机安装的spark的

1添加依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> <version>2.2.0</version></dependency>2核心代码package c..

1 添加依赖<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId> <version>2.4.3</version></dependency><dependency>

1 用nc工具发送消息2 核心代码如下package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.sql.*;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;import org.apache.spark.sql.types.StructField;i

1 用nc工具发送消息2 核心代码如下package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row

作用：顾名思义，就是写入到hdfs中def saveAsHadoopFiles[F <: OutputFormat[_, _]]( prefix: String, suffix: String, keyClass: Class[_], valueClass: Class[_], outputFormatClass: Class[F]) { dstream.saveAsHadoopFiles(prefix, suffix, key

1 先到49服务器上，用nc发送消息2 详细代码如下，注意：保存前先用repartition(1)，不然会有很多小文件package cn.taobao;import org.apache.hadoop.io.NullWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormat;import org.apache.hadoop.mapred.TextOut.

1.说明SparkStreaming的一般是7天24小时不停息的运行，而在运行的时候，中间会有很多的状态，而有些状态我们需要一些操作，比如累计，更新或者其他的操作。那么如何将这些独立的状态联系起来就成了一种迫切的需求。2.介绍UpdateStateByKey的主要功能:1、为Spark Streaming中每一个Key维护一份state状态，state类型可以是任意类型的， 可以是一个自定义的对象，那么更新函数也可以是自定义的。2、通过更新函数对该key的状态不断更新，对于每个新的batch而

package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;import org.apache..

package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;import org.apache.spark.str.

大白话理解：每个流式的Dstream，其实底层也是通过rdd来操作，transform就是将Dstream转成rdd，就可以和其他的普通的rdd做各种运算操作1 新建zidian.txt文件24##少林寺欲将功夫融入足球培训运动员25##北京警方捣毁侵害公民信息团伙抓获299人26##北京发布雷电黄色预警傍晚至夜间将有大到暴雨27##聚划算成清仓专用问题产品充斥28##七夕前夜英仙座流星雨助兴我国处于最佳观测区30##报告称中国取代英国成世界第5大常规武器出口国2在158.158.4..

在158.158.4.49上开两个窗口，分别运行nc -lk 9998，nc -lk 9999输入数据的格式为 aa bb的样子，中间有空格，看以下代码就知道了唯一要注意的是local[*]package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.streaming.D

注意事项* 1、监控目录下的文件的格式必须是统一的 * 2、不支持嵌入文件目录 * 3、一旦文件移动到这个监控目录下，是不能变的，往文件中追加的数据是不会被读取的编写spark程序，实时读取某个目录的数据package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org....

package cn.taobao;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.function.Function2;import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;import org.apache.spark.streaming.Durations;import org.apache.spark.streaming.api.j.

前提：程序是放在服务器上运行，而非在自己电脑本机环境下运行1spark-sql 自己写的代码程序，不做任何改动2 关键是 spark-submit的--keytab，--principal参数如spark-submit --keytab /var/lib/hadoop-hdfs/hdfs.keytab --principal hdfs/hdfs@BAIDU.COM --class cn.baidu.service.ApplicationMain ./codeConvert-etl-1.0-...

要点导航第一种方式：打包到jar应用程序 第二种方式：spark-submit 参数 --jars 第三种方式：spark-submit 参数 --packages 第四种方式：添加到spark的环境变量回到导航第一种方式：打包到jar应用程序操作：将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中应用场景：第三方jar文件比较小，应用的地方比较少回到导航第二种方式：spark-submit 参数 --jars操作：使用spark-submit提交命令的参数

saveAsTextFile函数原型def saveAsTextFile(path: String): Unitdef saveAsTextFile(path: String, codec: Class[_ <: CompressionCodec]): UnitsaveAsTextFile用于将RDD以文本文件的格式存储到文件系统中。从源码中可以看到，saveAsTextFile函数是依赖于saveAsHadoopFile函数，由于saveAsHadoopFile函数接受Pair..

代码示例1SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setAppName("spark-test-1") .setMaster("local[2]"); JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.seconds(4));ssc.sparkContext().setLogLe...

功能概述在158.158.4.49上运行nc -lk 9998,往9998端口发送数据编写代码，实现wordCount,Spark Streaming消费TCP Server(158.158.4.49)发过来的实时数据import org.apache.spark.api.java.StorageLevels;import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;import org.apache.spark.api.java..

准备文件users.json{"userId":"1", "userName":"Join", "age":23}{"userId":"3", "userName":"Katy", "age":23}{"userId":"4", "userName":"Mike", "age":21}{"userId":"2", "userName":"Jeffy", "age":45}{"userId":"5", "userName":"Av", "age":43}准备文件orders.json{

pivot实现行转列准备json文件{"id":"1", "orderId":"1", "name":"apple", "amount":4, "price":20.0, "userId":"1"}{"id":"2", "orderId":"2", "name":"book", "amount":5, "price":10.0, "userId":"1"}{"id":"3", "orderId":"3", "name":"cake", "amount":1, "price":200.0, "us

准备orders.json文件{"id":"1", "userId":"1", "userName":"Join", "totalPrice":80.0,"qty":3.0}{"id":"2", "userId":"1", "userName":"Join", "totalPrice":50.0,"qty":3.0}{"id":"3", "userId":"2", "userName":"Jeffy", "totalPrice":200.0,"qty":3.0}{"id":"4", "use.

准备orders.json文件{"id":"1", "userId":"1", "userName":"Join", "totalPrice":80.0,"qty":3.0}{"id":"2", "userId":"1", "userName":"Join", "totalPrice":50.0,"qty":3.0}{"id":"3", "userId":"2", "userName":"Jeffy", "totalPrice":200.0,"qty":3.0}{"id":"4", "userI

排序方法汇总，默认都是升序sort()orderBy()，orderBy是基于sort实现的sortWithinPartitions() 按区排序，分区内有顺序，全局无序代码示例import org.apache.spark.api.java.function.ForeachPartitionFunction;import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.s

获取一个列的方法直接列的名称 col() apply() expr函数 lit()返回个常量 column()其它apiwithColumn 增加一列withColumnRenamed 列重命名drop 删除列toDF 批量改列的名称代码示例import org.apache.spark.sql.SparkSession;import org.apache.spark.sql.Column;import org.apache.spark.sql.Dataset;impor

import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SparkSession;import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2;import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;public class test_25 { public static void main(Str.

关键代码partitionBy()dataset_1.write() .mode(SaveMode.Overwrite) .partitionBy("year", "month", "day") .parquet(Utils.BASE_PATH + "/trackerSession_partition");代码示例import org.apache.spark.sql.Dataset;impo.

转换用到的方法如下rdd()，as()，toDF()代码示例import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.rdd.RDD;import org.apache.spark.sql.*;import pojo.Dog;import java.util.Arrays;import java.util.List;

创建方式如下从RDD[T] + Encoder中创建 从List + Encoder中创建示例代码import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.rdd.RDD;import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Encoder;

创建DataFrame的方式从JavaRDD<T>与类类型中创建 从List<T>与类类型中创建 从JavaRDD<Row>与schema中创建 从List<Row>与schema中创建 从外部数据源中创建 如spark.read().json等import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import o

import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SparkSession;public class test20 { public static void main(String[] args) throws Exception { SparkSession spark = SparkSession .

注意：以下操作中，内部表和外部表使用的数据都是parquet格式的数据，其它类型的数据不行示例代码import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SparkSession;public class test19 { public static void main(String[] args) throws Exception {

import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SparkSession;import org.apache.spark.sql.catalog.Database;import org.apache.spark.sql.catalog.Table;public class test18 { public static void main(Str.

SaveMode.ErrorIfExists(对应着字符串"error"):表示如果目标文件目录中数据已经存在了，则抛异常(这个是默认的配置)SaveMode.Append(对应着字符串"append"):表示如果目标文件目录中数据已经存在了,则将数据追加到目标文件中SaveMode.Overwrite(对应着字符串"overwrite"):表示如果目标文件目录中数据已经存在了，则用需要保存的数据覆盖掉已经存在的数据SaveMode.Ignore(对应着字符串为:"ignore"):表示如果目标文件.

读取(load)和保存(write)操作，操作的文件的数据格式默认是parquet也可以在load和write的时候，通过format指定数据的格式如:spark.read().format("json").load()deviceInfoDF.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("orc").save代码示例import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.R.

写数据库表的参数truncate:仅适用于write数据。当SaveMode.Overwrite启用时，此选项会truncate在MySQL中的表，而不是删除，再重建其现有的表。这可以更有效，并且防止表元数据（例如，索引）被去除。但是，在某些情况下，例如当新数据具有不同的模式时，它将无法工作。它默认为false。createTableColumnTypes:一般用于配置特殊的分区或者数据库配置，比如 CREATE TABLE t (name string) ENGINE=InnoDBcreate

相关的资源文件地址链接：https://pan.baidu.com/s/1QGQIrVwg56g9eF16ERSLwQ 提取码：7v8nparquet 文件读写示例import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SaveMode;import org.apache.spark.sql.SparkSession;public class t