Spark大数据分析：核心概念、技术及实践 PDF 高清版

从这个名字pyspark就可以看出来,它是由python和spark组合使用的. 相信你此时已经电脑上已经装载了hadoop,spark,python3. Spark提供了一个Python_Shell，即pyspark，从而可以以交互的方式使用Python编写Spark程序。 （推荐学习：Python视频教程） pyspark里最核心的模块是SparkContext（简称sc）,最重要的数据载体是RDD。 RDD就像一个NumPy array或者一个Pandas Series，可以视作一个有序的item集合。只不过这些item并不存在driver端的内存里，而是被分割成很多个partitions，每个partition的数据存在集群的executor的内存中。 引入Python中pyspark工作模块 import pysparkfrom pyspark import SparkContext as scfrom pyspark import SparkConfconf=SparkConf().setAppName(miniProject).setMaster(local[*])sc=SparkContext.getOrCreate(conf)#任何Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数(比如主节点的URL)。初始化后，就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量。Spark shell会自动初始化一个SparkContext(在Scala和Python下可以，但不支持Java)。#getOrCreate表明可以视情况新建session或利用已有的session SparkSession是Spark 2.0引入的新概念。 SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主……

如下所示： import java.text.DecimalFormatimport com.alibaba.fastjson.JSONimport com.donews.data.AppConfigimport com.typesafe.config.ConfigFactoryimport org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, DataFrame, SQLContext}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import org.slf4j.LoggerFactory /** * Created by silentwolf on 2016/6/3. */ case class UserTag(SUUID: String, MAN: Float, WOMAN: Float, AGE10_19: Float, AGE20_29: Float, AGE30_39: Float, AGE40_49: Float, AGE50_59: Float, GAME: Float, MOVIE: Float, MUSIC: Float, ART: Float, POLITICS_NEWS: Float, FINANCIAL: Float, EDUCATION_TRAINING: Float, HEALTH_CARE: Float, TRAVEL: Float, AUTOMOBILE: Float, HOUSE_PROPERTY: Float, CLOTHING_ACCESSORIES: Float, BEAUTY: Float, IT: Float, BABY_PRODUCT: Float, FOOD_SERVICE: Float, HOME_FURNISHING: Float, SPORTS: Float, OUTDOOR_ACTIVITIES: Float, MEDICINE: Float ) object UserTagTable { val LOG = LoggerFactory.getLogger(UserOverviewFirst.getClass) val REP_HOME = s"${AppConfig.HDFS_MASTER}/${AppConfig.HDFS_REP}" def main(args: Array[String]) { var startTime = System.currentTimeMillis() val conf: com.typesafe.config.Config = ConfigFactory.load() val sc = new SparkContext() val sqlContext = new SQLContext(sc) var df1: DataFrame = null if (args.length == 0) { println("请输入： appkey , StartTime ： 2016-04-10 ，StartEnd ：2016-04-11") } else { var appkey = args(0) var lastdate = args(1) df1 = loadDataFrame(sqlContext, appkey, "20……

dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api，这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作，对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便，甚至可以有更高层次的应用，比如在实时这一块，传入kafka的topic名称和sql语句，后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算，这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处。 下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询，最后以追加的形式写入mysql表的过程,scala代码示例如下 import java.sql.Timestampimport org.apache.spark.sql.{SaveMode, SQLContext}import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}object DataFrameSql { case class memberbase(data_date:Long,memberid:String,createtime:Timestamp,sp:Int)extends Serializable{ override def toString: String="%d\t%s\t%s\t%d".format(data_date,memberid,createtime,sp) } def main(args:Array[String]): Unit ={ val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local[2]")// ---------------------- //参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 设置某个表是否应该做broadcast，默认10M，设置为-1表示禁用 //spark.sql.codegen 是否预编译sql成……