--1、GETDATE()获取当前日期 SELECT GETDATE() --2、DAY|MONTH|YEAR 函数返回指定日期所在 日/月/年的部分 SELECT YEAR(GetDate()) as 年; SELECT MONTH(GetDate()) as 月; SELECT DAY(GetDate()) as 日; --3、DATENAME函数返回指定日期的指定部分,返回字符串。获取年、月…

常见的行列转换包括以下四种情况： 1.列转行 2.行转列 3.列转换成字符串 4.字符串转换成列 1.列转行 导入数据 DROP TABLE IF EXISTS t_student; CREATE TABLE t_student (id int(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键 id,name varchar(50) DEFAULT NULL COMM…

1、普通文本文件 sc.textFile("./dir/*.txt") 如果传递目录，则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。 但是这样对于大量的小文件读取效率并不高，应该使用wholeTextFiles def wholeTextFiles(path: String, minPartitions: …

作为数据挖掘工程师，以后必不可免要用到并行计算，pyspark是python操作spark的API，本人因此入了坑。 1 pyspark的安装 见我另一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_23860475/article/details/90476197 2 spark概述 Spark 允许用户读…

Spark版本: 3.1.3 RDD 支持两种类型的操作： 转换操作(transformations): 从现有数据集创建一个新数据集动作操作(actions): 在数据集上进行计算后将值返回给 Driver 例如，map 是一个转换操作，将数据集每个元素传递给一个函数并返回一个新 R…

🐱今天出一期spark系列的硬货，即RDD算子，所谓算子，就是对某些事物的操作，或者说是方法。本期主要介绍几十个RDD算子，根据他们的特点，逐一进行介绍，有关spark的往期内容大家可以查看下…

概要 Spark RDD主要由Dependency、Partition、Partitioner组成，Partition是其中之一。一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量&…

一、创建RDD 1.由外部存储系统的数据集创建，由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等 val rdd1 sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/word…

文章目录 整体介绍一、定义与特性二、操作与转换三、存储级别与持久化四、依赖关系与容错机制五、优化与性能调优 常见操作支持的数据格式1.文本文件 (Text Files)2. CSV 文件3. JSON 文件4. Parquet 文件5. Sequence Files6.Hadoop文件读取A. 读取HDFS上的文本文件B. 使用Hado…

RDD算子 ​ RDD被创建后是只读的，不允许修改。Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化（Transformation）算子和行动（Action）算子。 转…

目录 一、实验目的二、实验内容1. 熟悉RDD编程2. pySpark交互式编程3. 编写独立应用程序 一、实验目的 熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作；熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。 二、实验内容 1. 熟悉RDD编程 转换操作 filter(func)操作会筛选出满足函数fu…

解析器集成 Scala解析器处理一般过程： 1 将用户输入每一行编译成一个类 2 将该类载入到JVM中 3 调用该类中的某个函数 内存管理 1 未序列化Java对象存储在内存中 2 序列化的数据存于内存中 3 存于磁盘中 内存使用LRU(最近最少)回收算法管理 RDD编程接口 1 RD…

前提条件： 1、拥有Ubuntu16.04环境 2、Ubuntu下安装好Spark和PySpark 题目一：RDD创建 首先进入pyspark命令行 $ pyspark （1）从文件中加载 从本地文件创建RDD >>> lines sc.textFile("file:///home/hadoop/da…

RDD的创建方式 1. 实验室名称：2. 实验项目名称：3. 实验学时：4. 实验原理：5. 实验目的：6. 实验内容：7. 实验器材（设备、虚拟机名称）：8. 实验步骤：8.1 启动Spark集群8.2 启动zeppelin服务器8.3 创建notebook文档8.4 从内存集合构造RDD8.5 读取外部存储数据，构造RDD9. …

RDD分区的作用 一个HDFS文件的RDD将文件的每个文件块表示为一个分区，并且知道每个文件块的位置信息。这些对应着数据块的分区分布到集群的节点中，因此，分区的多少涉及对这个RDD进行并行计算的粒度。首先，分区是一个逻辑概念&…

文章目录 spark数据处理笔记spark核心介绍RDD编程RDD介绍-弹性分布式数据集创建RDD两种方式函数传递常见RDD转化操作和行动操作常用的转化操作：类集合操作行动操作 不同RDD类型间转化持久化（缓存）键值对RDD操作创建Pair RDD转化操作单RDD操作…

转载自：https://blog.csdn.net/zhaojw_420/article/details/53261965 一、基本RDD 1、针对各个元素的转化操作 最常用的转化操作是map()和filter()。转化操作map()J接收一个函数，把这个函数用于RDD中的每一个元素，将函数的返回结果作为结果…

RDD概念RDD的内部属性 一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位计算每个分片的函数RDD之间的依赖关系一个Partitioner，即RDD的分片函数分区列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location&a…

RDD是弹性分布式数据集,即一个RDD代表一个被分区的只读数据集。一个RDD的生成只有两种途径,一是来自于内存集合和外部存储系统,另一种是通过转换操作来自于其他RDD,比如map、filter、join,等等。 RDD没必要随时被实例化,由于RDD的接口只支持粗粒度的操作(即一个操作会被应用在R…

一、RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中，并且在之后对该RDD的反复使用中，直接使用内存缓存的partition。这样的话&…