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Spark 2.4.0程式設計指南--spark dataSet actionSpark 2.4.0程式設計指南–spark dataSet action

Spark 2.4.0程式設計指南–spark dataSet action

Spark 2.4.0程式設計指南--spark dataSet actionSpark 2.4.0程式設計指南–spark dataSet action

更多資源

  • github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0

視訊

  • Spark 2.4.0程式設計指南–spark dataSet action(bilibili視訊) : https://www.bilibili.com/video/av38193405/?p=3

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文檔

  • (官網文檔): http://spark.apache.org/docs/2.4.0/sql-getting-started.html

前置條件

  • 已安裝好java(選用的是java 1.8.0_191)
  • 已安裝好scala(選用的是scala 2.11.121)
  • 已安裝好hadoop(選用的是Hadoop 3.1.1)
  • 已安裝好spark(選用的是spark 2.4.0)

技能标簽

  • Spark session 建立
  • 在Spark 2.0之後，RDD被資料集(Dataset)取代 ，保留RDD舊api
  • 資料集資料集介紹
  • 讀取本地檔案(txt,json),HDFS檔案
  • 對txt格式檔案資料周遊(行資料轉成對象)
  • 對json格式檔案資料周遊(直接轉對象)
  • 資料集的action操作
  • collect,collectAsList,count,describe,first,foreach,head,reduce,show,take,takeAsList,toLocalIterator
  • 官網: http://spark.apache.org/docs/2.4.0/sql-getting-started.html

DataSet(資料集) 

資料集是分布式資料集合。資料集是Spark 1.6中添加的一個新接口，它提供了RDD的優勢（強類型，使用強大的lambda函數的能力）以及Spark SQL優化執行引擎的優點。資料集可以從JVM對象構造，然後使用功能轉換（map，flatMap，filter等）進行操作。資料集API在Scala和Java中可用。 Python沒有對Dataset API的支援。但由于Python的動态特性，資料集API的許多好處已經可用（即您可以通過名稱自然地通路行的字段row.columnName）。 R的情況類似。

BaseSparkSession

  • 公用得到SparkSession的方法 
def sparkSession(isLocal:Boolean = false): SparkSession = {

    if(isLocal){
      master = "local"
      val spark = SparkSession.builder
        .master(master)
        .appName(appName)
        .getOrCreate()
      //spark.sparkContext.addJar("/opt/n_001_workspaces/bigdata/spark-scala-maven-2.4.0/target/spark-scala-maven-2.4.0-1.0-SNAPSHOT.jar")
      //import spark.implicits._
      spark
    }else{
      val spark = SparkSession.builder
        .master(master)
        .appName(appName)
        .config("spark.eventLog.enabled","true")
        .config("spark.history.fs.logDirectory","hdfs://standalone.com:9000/spark/log/historyEventLog")
        .config("spark.eventLog.dir","hdfs://standalone.com:9000/spark/log/historyEventLog")
        .getOrCreate()
     // spark.sparkContext.addJar("/opt/n_001_workspaces/bigdata/spark-scala-maven-2.4.0/target/spark-scala-maven-2.4.0-1.0-SNAPSHOT.jar")
      //import spark.implicits._
      spark
    }

  }

textFile

  • 讀取本地檔案 
val spark = sparkSession(true)
    //傳回dataFrame
    val df = spark.read.textFile("file:///"+ getProjectPath +"/src/main/resource/data/text/people.txt")
    df.show()

//    +-----------+
//    |      value|
//    +-----------+
//    |Michael, 29|
//    |   Andy, 30|
//    | Justin, 19|
//    |  Think, 30|
//    +-----------+

textFile

  • 讀取HDFS檔案 
val spark = sparkSession(true)
    //傳回dataFrame
    val df = spark.read.textFile("hdfs://standalone.com:9000/home/liuwen/data/people.txt")
    df.show()


//    +-----------+
//    |      value|
//    +-----------+
//    |Michael, 29|
//    |   Andy, 30|
//    | Justin, 19|
//    |  Think, 30|
//    +-----------+

    spark.stop()

text

  • 讀取本地檔案 
val spark = sparkSession(true)
    //傳回dataFrame
    val df = spark.read.text("file:///"+ getProjectPath +"/src/main/resource/data/text/people.txt")
    df.show()

//    +-----------+
//    |      value|
//    +-----------+
//    |Michael, 29|
//    |   Andy, 30|
//    | Justin, 19|
//    |  Think, 30|
//    +-----------+

text

  • 讀取HDFS資料 
object Run extends BaseSparkSession{

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = sparkSession(true)
    //傳回dataFrame
    val df = spark.read.text("hdfs://standalone.com:9000/home/liuwen/data/people.txt")
    df.show()

//    +-----------+
//    |      value|
//    +-----------+
//    |Michael, 29|
//    |   Andy, 30|
//    | Justin, 19|
//    |  Think, 30|
//    +-----------+

    spark.stop()
  }

}

foreach 周遊檔案内容

  • 對象周遊 
object Run1 extends BaseSparkSession{

  case class Person(name: String, age: Long)


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = sparkSession(true)

    import spark.implicits._
    spark.read.textFile("file:///"+ getProjectPath +"/src/main/resource/data/text/people.txt")
      .map(line => Person(line.split(",")(0),line.split(" ")(1).trim.toLong))
        .foreach( person => println(s"name:${person.name}\t age:${person.age}"))

    spark.stop()

  }
}

first

  • 得到dataSet的第一個元素 
val spark = sparkSession()
    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.txt")

    println(dataSet.first()) //first裡邊調用的是head()
    spark.stop()

head

  • 得到dataSet的第一個元素 
val spark = sparkSession()
    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.text")
    println(dataSet.head()) //first裡邊調用的是head()

head n

  • 得到dataSet的前n個元素 
val spark = sparkSession()
    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.text")
    println(dataSet.head(5)) //first裡邊調用的是head()

count

  • 得到dataSet 一共有多少行資料 
val spark = sparkSession()
    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.text")
    println(dataSet.count())

collect

  • 收集dataSet中所有行的資料，在本地輸出 
val spark = sparkSession()
    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.txt")
    println(dataSet.collect().mkString("\n"))

collectAsList

  • 收集dataSet中所有的資料，轉成java.util.List對象 
val spark = sparkSession(true)

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.txt")
    println( dataSet.collectAsList())
    import scala.collection.JavaConversions._
    for( v <- dataSet.collectAsList()) println(v)
    spark.stop()

foreache

  • 周遊dataSet中的每一行資料 
val spark = sparkSession(true)
    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.txt")
    dataSet.foreach(println(_))

foreache class

  • 以對象形式周遊dataSet中所有的資料 
object Run1 extends BaseSparkSession{

  case class Person(name: String, age: Long)


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = sparkSession(true)

    import spark.implicits._
    spark.read.textFile("file:///"+ getProjectPath +"/src/main/resource/data/text/people.txt")
      .map(line => Person(line.split(",")(0),line.split(" ")(1).trim.toLong))
        .foreach( person => println(s"name:${person.name}\t age:${person.age}"))

    spark.stop()


  }
}

map

  • 周遊資料集中的每一個元素，進行map函數操作 
val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/a.text")
    import spark.implicits._
    val lineWordLength = dataSet.map( line => line.split(" ").size)

    println(lineWordLength.collect().mkString("\n"))

reduce

  • 周遊dataSet中的元素，每兩兩進行reduce函數操作 
val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/word.text")

    /**
      * 統計所有行單詞個數
      */
    import spark.implicits._
    val lineWordLength = dataSet.map( line => line.split(" ").size)
    val result = lineWordLength.reduce((a,b) => a + b)

    println(result)

show

  • 以表格形式顯示dataSet資料，預設顯示前20行資料 
val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/word.big.cn.text")

 
    val result = dataSet.show()
    println(result)

show n

  • 以表格形式顯示dataSet資料，預設顯示前20行資料 
val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/word.big.cn.text")

    /**
      * 以表格的形式顯示前3行資料
      * numRows是顯示前幾行的資料
      */

    val result = dataSet.show(3)
    println(result)

show truncate

  • 以表格形式顯示dataSet資料，預設顯示前20行資料
  • 參數truncate=false，是不截斷顯示所有資料，true是進截斷 
val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/word.big.text")

    /**
      * 以表格的形式顯示前3行資料
      * numRows是顯示前幾行的資料
      * false 不進行傳回行資料截斷
      */

    val result = dataSet.show(10,false)
    println(result)

take

  • take 是相當于head 
val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.textFile("/home/liuwen/data/word.big.txt")
    val result = dataSet.take(10) //等于head(n)
    println(result.mkString("\n"))

describe 

val spark = sparkSession()

    val dataSet = spark.read.json("hdfs://standalone.com:9000/home/liuwen/data/json/people.json")

    dataSet.describe("name","age").show()

//    +-------+-------+------------------+
//    |summary|   name|               age|
//    +-------+-------+------------------+
//    |  count|      3|                 2|
//    |   mean|   null|              24.5|
//    | stddev|   null|7.7781745930520225|
//    |    min|   Andy|                19|
//    |    max|Michael|                30|
//    +-------+-------+------------------+

end

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