RonieWhite的博客

Spark SQL支持从Hive存储中读写数据。然而，Hive存在很多的依赖，而这些依赖又不包含在默认的各类Spark发型版本中。如果将Hive的依赖放入classpath中，Spark将自动加载它们。值得注意的是，这些依赖必须在所有节点中都存在。因为他们需要通过Hive的序列化和反序列化库(SerDes)来访问存储在Hive中的数据。 在Spark中配置Hive，需要将hive-site.xml, core-site.xml, hdfs-site.xml放置到Spark的conf/目录下。 需要操作H

记录一些pyspark的简单程序...... WordCount 读取hdfs文件,wc： from pyspark import SparkContext, SparkConf """ Pyspark Word Count Demo """ def sorted_all_result(wc_rdd): """ WordCount取全量，collect()之后排序 :param wc_rdd: RDD :return: """ word_list

1. 读配置文件的方式 根据官网相关章节的说明，为了使spark能够获取到hive, hadoop的相关配置，可将hive-site.xml, core-site.xml, hdfs-site.xml这三个配置文件放到集群的${SPARK_HOME}/conf之下，而我们在项目开发时，maven项目中，则需放到resources目录之下，方便SparkConf实例化对象取到值。由于spark是通过thrift协议连接到hive的metastore服务，因此，在hive-site.xml中应加入如下配置：

首先观察RDD中takeOrdered的源码，num是取数个数，ord则是一个实现了Ordering特征的隐式参数。 scala在调用包含有隐式参数块的方法时，将首先查找可以直接访问的隐式定义和隐式参数，也就是说，当我们在调用takeOrdered(n)时，ord即为Ordering特征的默认实现，观察Ordering源码，以Int类型为例，排序方式为： 即为顺序排序。 因此，要实现倒序取数很简单，ord传入一个倒序排序的Ordering实现类即可。以下是相关示例代码： import or