本系列文章翻译自：《scala data analysis cookbook》第二章：Getting Started with Apache Spark DataFrames。原书是基于Spark 1.4.1编写的，我这里使用的是Spark 1.6.0，丢弃了一些已经标记为遗弃的函数。并且修正了其中的错误。 一、从csv文件创建DataFrame 如何做？ 如何工作的 附录 二、操作DataFrame w397090770 9年前 (2016-01-17) 22984℃ 0评论23喜欢
本系列文章翻译自：《scala data analysis cookbook》第二章：Getting Started with Apache Spark DataFrames。原书是基于Spark 1.4.1编写的，我这里使用的是Spark 1.6.0，丢弃了一些已经标记为遗弃的函数。并且修正了其中的错误。 一、从csv文件创建DataFrame 如何做？ 如何工作的 附录 二、操作DataFrame w397090770 9年前 (2016-01-16) 6583℃ 0评论16喜欢
我使用的是Spark 1.5.2和HDP 2.2.4.8，在启动spark-shell的时候出现了以下的异常：[code lang="bash"][itebog@www.iteblog.com ~]$ bin/spark-shell --master yarn-client...at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala):10: error: not found: value sqlContext import sqlContext.implicits._:10: error: not found: value sqlContext import sqlContext.sql[/code]你打开Application w397090770 9年前 (2016-01-15) 4670℃ 0评论2喜欢
在本博客的《使用Spark SQL读取Hive上的数据》文章中我介绍了如何通过Spark去读取Hive里面的数据，不过有时候我们在创建SQLContext实例的时候遇到类似下面的异常：[code lang="java"]java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient at org.apache.hadoop.hive.ql.session.SessionState.start(Se w397090770 9年前 (2016-01-11) 16444℃ 5评论14喜欢
历时一个多月的投票和补丁修复，Apache Spark 1.6.0于今天凌晨正式发布。Spark 1.6.0是1.x线上第七个发行版.本发行版有来自248+的贡献者参与。详细邮件如下：Hi All,Spark 1.6.0 is the seventh release on the 1.x line. This release includes patches from 248+ contributors! To download Spark 1.6.0 visit the downloads page. (It may take a while for all mirrors to update.)A huge t w397090770 9年前 (2016-01-05) 2978℃ 1评论5喜欢
目前Spark支持四种方式从数据库中读取数据，这里以Mysql为例进行介绍。一、不指定查询条件 这个方式链接MySql的函数原型是：[code lang="scala"]def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame[/code] 我们只需要提供Driver的url，需要查询的表名，以及连接表相关属性properties。下面是具体例子：[code lang="scala" w397090770 9年前 (2015-12-28) 37770℃ 1评论61喜欢
《Spark RDD缓存代码分析》 《Spark Task序列化代码分析》 《Spark分区器HashPartitioner和RangePartitioner代码详解》 《Spark Checkpoint读操作代码分析》 《Spark Checkpoint写操作代码分析》 上次介绍了RDD的Checkpint写过程（《Spark Checkpoint写操作代码分析》），本文将介绍RDD如何读取已经Checkpint的数据。在RDD Checkpint w397090770 9年前 (2015-12-23) 6407℃ 0评论10喜欢
我们知道，编写Scala程序的时候可以使用下面两种方法之一：[code lang="scala"]object IteblogTest extends App { //ToDo}object IteblogTest{ def main(args: Array[String]): Unit = { //ToDo }}[/code] 上面的两种方法都可以运行程序，但是在Spark中，第一种方法有时可不会正确的运行（出现异常或者是数据不见了）。比如下面的代码运 w397090770 9年前 (2015-12-10) 5317℃ 0评论5喜欢
Hive on Spark功能目前只增加下面九个参数，具体含义可以参见下面介绍。hive.spark.client.future.timeout Hive client请求Spark driver的超时时间，如果没有指定时间单位，默认就是秒。Expects a time value with unit (d/day, h/hour, m/min, s/sec, ms/msec, us/usec, ns/nsec), which is sec if not specified. Timeout for requests from Hive client to remote Spark driver.hive.spark.job.mo w397090770 9年前 (2015-12-07) 24611℃ 2评论11喜欢
Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼。近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章(http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2015/06/22/spark-or-hadoop-which-is-the-best-big-data-framework/)中分析了Spark和Hadoop的异同。 Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务 w397090770 9年前 (2015-12-01) 9568℃ 0评论31喜欢
