spark方法

spark

1，Spark概述

Spark是一个开源的、大规模的、快速的数据处理引擎，专为大规模数据处理而设计。它提供了一个统一的编程模型来处理批处理、交互式查询、实时流处理和图计算等多种类型的数据处理任务。

2，spark特点

1）快速：基于内存的计算比 MapReduce 快 100 倍，基于磁盘快 10 倍。
2）易用：编写一个 spark 的应用程序可以使用 Java, Scala, Python, R，这就使得我们的开发非常地灵活。并且，对比MapReduce,spark 内置了 80 多个高级操作，这使得开发十分高效和简单。
3）运行范围广：spark 可以运行在 local、yarn、mesos、standalone、kubernetes 等多种平台之上。它可以访问诸如 HDFS, Cassandra, HBase, S3 等多种多样的数据源。
4）通用： spark 提供了 SparkSQL、 SparkStreaming、 GraphX、 MLlib 等一系列的分析工具。

3，spark功能

Spark Core：提供了Spark的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误恢复等。
Spark SQL：提供了SQL接口和数据框架，用于处理结构化数据。
Spark Streaming：用于处理实时数据流，支持从Kafka、Flume等数据源接收数据。
MLlib：提供了大量的机器学习算法和工具，用于构建机器学习应用。
GraphX：用于图计算和图分析，提供了丰富的图算法和图操作。

4，spark优缺点

优点：

快速处理能力，基于内存
易于使用，支持多种语言
支持SQL查询，支持SQL和HQL
支持流式计算，Spark Streaming
可用性高，既支持Standalone独立部署（Master and Slaver模式），也支持基于Yarn的混合模式
丰富的数据源支持，Spark可以访问操作系统自身和HDFS，也可以访问Hive，HBase等

缺点：

不稳定，集群偶尔会挂掉。因为是基于内存运算的，因为确实与磁盘的I/O，如果数据量超出内存会出现挂掉的现象
数据的partition，会导致集群中的各台机器上计算任务分配不均匀
自身任务调度功能不够好

scala

一、Scala简介

Scala源自Java，构建在JVM之上，与Java兼容、互通。

Scala的优势：

1.多范式编程：

(1)面向对象编程：

  每个值都是对象；

  对象的数据类型和行为由类(Class)和特征(Trait，类似于interface)描述；

  利用特征实现混入式多重继承。

(2)函数式编程:

  每个函数都是一个值；

  支持高阶函数、柯里化(currying)、样例类(case class)及模式匹配......

2.Scala是静态语言，表达能力强，代码精简

3.Spark采用Scala语言设计，提供的API更加优雅，基于JVM的语言更融入Hadoop生态圈。

4.扩展性：隐式类、字符串差值

二、Scala变量(var)与常量(val)

变量：

    赋值后可以改变，生命周期中可以被多次赋值。

    var 变量名称:类型=xxx

    一般无需显示指定类型，Scala编译器会自动推断出类型

常量：

    赋值后不可变，类似于Java中的final变量

    val 常量名称:类型=xxx

三、Scala数据类型

Scala与Java有相同的数据类型，但是Scala的数据类型首字母全部大写

Byte、Short、Int、Long、Float、Double、Char、Boolean、String

1）Scala中一切数据都是对象，都是Any的子类；

2）Scala中数据类型分为两大类：数值类型（AnyVal）、引用类型（AnyRef），不管是值类型还是引用类型都是对象；

3）Scala数据类型仍然遵守，低精度的值类型向高精度值类型，自动转换(隐式转换)；

4）Scala中的StringOps是对Java中的String增强；

5）Unit：对应Java中的void，用于方法返回值的位置，表示方法没有返回值。Unit是一个数据类型，只有一个对象就是()。Void不是数据类型，只是一个关键字；

6）Null是一个类型，只有一个对象就是null。它是所有引用类型（AnyRef）的子类；

7）Nothing，是所有数据类型的子类，主要用在一个函数没有明确返回值时使用，因为这样可以把抛出的返回值，返回给任何的变量或者函数。

四，创建RDD

1.从内存读取数据创建RDD

parallelize()方法：通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。
例：

data = [1, 2, 3, 4, 5]

distData = sc.parallelize(data)

makeRDD()方法：只有scala版本的才有makeRDD，和parallelize类似。makeRDD方法实际上是将传入的集合和分区数两个参数传给parallelize方法然后将返回结果作为参数传给withScope方法调用
例：

val seq = Seq(1,Seq("iteblog.com","sparkhost1.com")),

(3,Seq("iteblog.com","sparkhost2.com")),

(2,Seq("iteblog.com","sparkhost3.com")),

val iteblog = sc.makeRDD(seq)

2.从外部存储系统读取数据创建RDD

通过HDFS文件创建RDD

例：

val test = sc.textFile("/opt/spark.txt")

二：对数据进行操作的方法

1.map()方法转换数据
2.sortBy()方法排序
3.collect()方法查询数据
4.flatMap()方法转换数据
5.take()查询某几个值
6.union()方法合并多个RDD
7.distinct()方法去重
8.intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素
9.subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除
10.使用键值对RDD的keys和values方法
11.使用键值对RDD的reduceByKey()方法
12.使用键值对RDD的groupByKey()方法
13.使用join()方法连接两个RDD
14.使用zip()方法组合两个RDD
15.使用combineByKey()方法合并相同键的值
16.使用lookup()方法查找指定键的值
17.读取和存储文件
读取：例
val input = sc.textFile("testjson.json")

查看内容：rdd.collect
存储：例
sc.parallelize(jsons).repartition(1).saveAsTextFile("json_out")

三：DataFrame基础操作

1.通过Parquet文件创建DataFrame

例：

val df = saprk.read.load("/opt/user.parquet")

2.通过json文件创建DataFrame

例：

val df = saprk.read.format("json").load("/opt/user.json")

3.通过外部数据库创建DataFrame

4.通过RDD创建DataFrame

方法一：

定义一个样例类

case class person(name:String,age:Int)

读取文件创建RDD

val data = sc.textFile("/opt/test.txt").map(_.split(","))

RDD转成DataFrame

val user = data.map(p => person(p(0),p(1),p(2).toInt)).toDF()

方法二：

五：DataFrame基础操作

1.通过Parquet文件创建DataFrame

例：

val df = saprk.read.load("/opt/user.parquet")

2.通过json文件创建DataFrame

例：

val df = saprk.read.format("json").load("/opt/user.json")

3.通过外部数据库创建DataFrame

4.通过RDD创建DataFrame

方法一：

定义一个样例类

case class person(name:String,age:Int)

读取文件创建RDD

val data = sc.textFile("/opt/test.txt").map(_.split(","))

RDD转成DataFrame

val user = data.map(p => person(p(0),p(1),p(2).toInt)).toDF()

方法二：

5.查看DataFrame数据

1.printSchema:输出数据模式
2.show():查看数据:默认查看20行
例：

user.show() //显示前20条数据

user.show(50) //显示前50条数据

3.first()/head()/take()/takeAslist():获取若干条记录
4.collect()/collectAslist()：获取所有数据

6.DataFrame查询操作

1.where()方法：查询符合指定条件的数据
例：

val userwhere = user.where("age = 18 and gender = 'f' ")

2.filter()筛选符合条件的数据
例：

val userwhere = user.filter("age = 18 and gender = 'f' ")

3.select()/selectExpr()/col()/apply()方法
select:例：

val userSelect = user.select("userId","gender") //显示userId,gender字段

selectExpr:例：

val userSelect = user.selectExor("userId","gender as xx") //显示userId,gender字段,并把gender字段取名为xx

4.col()/apply()方法：获取指定字段，但只可以获取一个字段，返回的是一个Column对象
例：

val userSelect = user.col("userId") //显示userId字段

val userSelect = user.apply("userId") //显示userId字段

5.limit()方法：指定获取前n条记录
例：

val user = user.limit(3) //返回前3条记录

6.order()/sort()方法：根据指定字段进行排序，默认为升序
val user = user.orderBy(desc("ID")) //根据id降序排列

val user = user.orderBy(asc("ID")) //根据id升序排列

7.groupBy()方法：根据指定字段分组操作
例：

val user = user.groupBy(user("gender")).count //根据gender字段对user进行分组，并计算元素个数

标签： spark 大数据分布式

本文转载自: https://blog.csdn.net/x11__111/article/details/138972773
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1，Spark概述

2，spark特点

3，spark功能

4，spark优缺点

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一、Scala简介

二、Scala变量(var)与常量(val)

三、Scala数据类型

四，创建RDD

1.从内存读取数据创建RDD

2.从外部存储系统读取数据创建RDD

二：对数据进行操作的方法

三：DataFrame基础操作

2.通过json文件创建DataFrame

3.通过外部数据库创建DataFrame

五：DataFrame基础操作

2.通过json文件创建DataFrame

3.通过外部数据库创建DataFrame

5.查看DataFrame数据

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