大數(shù)據(jù)中Spark實(shí)戰(zhàn)技巧是什么

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1.連接MySQL

--driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在數(shù)據(jù)庫中，SET GLOBAL binlog_format=mixed;

2.Spark中 使用Hive的udf

同樣使用—jars 才行

3.Spark jupyter使用

https://www.jb51.net/article/163641.htm

https://my.oschina.net/albert2011/blog/754174

使用jupyter-notebook --ip hostname -i來啟動(dòng)

4.Spark使用hive的orc解析格式

spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=true

使用spark寫入hive表中的數(shù)據(jù)，可能會(huì)出現(xiàn)空指針問題或者數(shù)據(jù)越界問題，問題原因是spark的元數(shù)據(jù)解析問題，而不是hive的元數(shù)據(jù)解析問題

5.row_number排序算子的使用

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.row_number
import org.apache.spark.sql.functions._

1.spark.sql(sql).withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(col("f_modify_time").desc))) 2.spark.sql(sql).withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(-col("f_modify_time"))))

3.val df = spark.sql(sql)

df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(-df("f_modify_time"))))

4.spark.sql(sql).withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy('f_trans_id).orderBy(-'f_modify_time)))

注意：-的方式，經(jīng)過測(cè)試，不穩(wěn)定，有時(shí)可以，有時(shí)不可以

6.broadcast廣播表

sc.broadcast是廣播數(shù)據(jù)，一般用于rdd廣播，而下面的方式用于廣播表

import org.apache.spark.sql.functions.broadcast

broadcast(tableData).createOrReplaceTempView 

以上就是大數(shù)據(jù)中Spark實(shí)戰(zhàn)技巧是什么，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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