本篇文章给大家分享的是有关大数据中Spark实战技巧是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

成都创新互联为您提适合企业的网站设计 让您的网站在搜索引擎具有高度排名，让您的网站具备超强的网络竞争力！结合企业自身，进行网站设计及把握，最后结合企业文化和具体宗旨等，才能创作出一份性化解决方案。从网站策划到网站制作、成都网站设计， 我们的网页设计师为您提供的解决方案。

1.连接MySQL

--driver-class-path mysql-connector-java-5.1.21.jar 在数据库中，SET GLOBAL binlog_format=mixed;

2.Spark中 使用Hive的udf

同样使用—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来启动

4.Spark使用hive的orc解析格式

spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=true

使用spark写入hive表中的数据，可能会出现空指针问题或者数据越界问题，问题原因是spark的元数据解析问题，而不是hive的元数据解析问题

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，经过测试，不稳定，有时可以，有时不可以

6.broadcast广播表

sc.broadcast是广播数据，一般用于rdd广播，而下面的方式用于广播表

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

broadcast(tableData).createOrReplaceTempView 

以上就是大数据中Spark实战技巧是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

网站标题：大数据中Spark实战技巧是什么
分享路径：http://csdahua.cn/article/iihdhp.html