Spark叢集下SPARK SQL開發介紹

前言

在之前的文章《SPARK for IntelliJ IDEA 開發環境部署》中已經完成了對開發環境的搭建工作，下面就可以開發程式了。對於GIS的資料分析需要通過SQL查詢和空間查詢來實現對空間資料的查詢和檢索。而Spark SQL是進行屬性查詢的主要工具，下面就利用Spark SQL技術針對自己組織的資料進行SQL查詢的功能開發。

開發

開發環境

作業系統：Ubuntu 14

開發工具：IntelliJ IDEA 15

開發語言：scala 2.10.6

Java版本：JDK 1.7

開發的功能主要是模擬一個json資料檔案，在叢集環境下讀取該資料，並對其資料進行sql查詢。下面開始開發，建立一個scala類檔案命名為mysqltest，程式碼如下：

01.import org.apache.spark.sql.SQLContext 02.import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} 03.import scala.sys.SystemProperties 04. 05.object mysqltest { 06.def main(args

: Array[String]) { 07.val sparkConf=new SparkConf().setAppName("mysqltest") 09.val sc=new SparkContext(sparkConf) 10.sc.addJar("/home/test.jar") 11.val sqlContext = new SQLContext(sc) 12.val dd=new SystemProperties() 13.val sparkhome=dd.get("SPARK_HOME") 14.val _ar=args 15.val sss

=sys.props 16.val sparkhomepath=


              
           
              
              
            
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Spark叢集下SPARK SQL開發介紹

前言

      在之前的文章《SPARK for IntelliJ IDEA 開發環境部署》中已經完成了對開發環境的搭建工作，下 

  
 

    

    
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一覽眾山小編輯團隊

原文/ Todd Schneider

翻譯/ 沈瑋薇 陳翬
文獻/ 蔣理 校核/ 眾山小編輯/ 眾山小 排版/ 徐穎 2014-2015 © 
轉載請註明：源自公眾號“一覽眾山小-可持續城市與交通” ：


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 今天再來說一下spark裡面的幾種map方法。前面的文章介紹過單純的map，但是spark還有幾種map值得對比一下，主要是下面幾種： 
  
  map：普通的map 
  flatMap：在普通map的基礎上多了一個操作，扁平化操作； 
  mapPartitions：相對於分割槽P 

  
 

    

    
    零基礎入門大資料探勘之spark的rdd
       
 
  
  
 本節簡單介紹一下spark下的基本資料結構RDD，方便理解後續的更多操作。 
 那麼第一個問題，什麼是rdd。我們知道，大資料一般儲存在分散式叢集裡面，那麼你在對其進行處理的時候總得把它讀出來吧，讀出來後總得把它存成某種格式的檔案吧，就好比程式語言裡面的，這個資料是陣列，那麼你可以以陣列 

  
 

    

    
    大資料平臺hbase,phoenix,spark搭建和研發問題和解決方式彙總
       
  
  
 #Q Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.tracing.SpanReceiverHost.get $A <hadoop.version>2.7.3</hadoop.version> 
  

  
 

    

    
    學習筆記:從0開始學習大資料-20. 機器學習spark ml演算法庫應用練習
       
 
 作為大資料初學者，機器學習演算法的運用，只是hello world知道個123，以後專案需要再深入 
 Mahout，spark MLlib,spark ML三個演算法庫，根據網上了解比較，採用spark ml演算法庫作為學習物件。 
 本次學習只是除錯能執行網上的例子 
 程式碼案例網址： 
 h 

  
 

    

    
    大資料計算框架Hadoop, Spark和MPI
      轉自：https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 
 
  
今天做題，其中一道是 
 
 請簡要描述一下Hadoop, Spark, MPI三種計算框架的特點以及分別適用於什麼樣的場景。 
 
一直想對這些大資料計算框架總結一下，只可惜太懶，一直拖著。今 

  
 

    

    
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 原文連結：https://blog.csdn.net/D55dffdh/article/details/82423831 
 Spark Streaming 支援實時資料流的可擴充套件(Scalable)、高吞吐(high-throughput)、容錯(fault-tolerant)的流處 

  
 

    

    
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                1.節點的服役和退役(hdfs)

[退役]
    1.新增退役節點的ip到黑名單,不要更新白名單.
        [/soft/hadoop/etc/dfs.hosts.exclude.txt]
        s205

    2.配置hdfs-site.xml
  

  
 

    

    
    [大資料專案]-0010-深入淺出Spark機器學習實戰（使用者行為分析）
      
 2018最新最全大資料技術、專案視訊。整套視訊，非那種淘寶雜七雜八網上能免費找到拼湊的亂八七糟的幾年前的不成體系浪費咱們寶貴時間的垃圾，詳細內容如下，視訊高清不加密，需要的聯絡QQ：3164282908（加Q註明51CTO）。
 
  
 
  
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作者：小濤
Hive是資料倉庫，他是處理有結構化的資料，當資料沒有結構化時hive就無法匯入資料，而它也是遠行在mr程式之上