這篇文章跟大家分析一下“Spark SQL的代碼示例分析”。內(nèi)容詳細(xì)易懂，對(duì)“Spark SQL的代碼示例分析”感興趣的朋友可以跟著小編的思路慢慢深入來(lái)閱讀一下，希望閱讀后能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?。下面跟著小編一起深入學(xué)習(xí)“Spark SQL的代碼示例分析”的知識(shí)吧。

萊西網(wǎng)站建設(shè)公司創(chuàng)新互聯(lián),萊西網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作，有大型網(wǎng)站制作公司豐富經(jīng)驗(yàn)。已為萊西數(shù)千家提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)。企業(yè)網(wǎng)站搭建\外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)要多少錢(qián)，請(qǐng)找那個(gè)售后服務(wù)好的萊西做網(wǎng)站的公司定做！

參考官網(wǎng)Spark SQL的例子，自己寫(xiě)了一個(gè)腳本:

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.createSchemaRDD

case class UserLog(userid: String, time1: String, platform: String, ip: String, openplatform: String, appid: String)

// Create an RDD of Person objects and register it as a table.
val user = sc.textFile("/user/hive/warehouse/api_db_user_log/dt=20150517/*").map(_.split("\\^")).map(u => UserLog(u(0), u(1), u(2), u(3), u(4), u(5)))
user.registerTempTable("user_log")

// SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
val allusers = sqlContext.sql("SELECT * FROM user_log")

// The results of SQL queries are SchemaRDDs and support all the normal RDD operations.
// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
allusers.map(t => "UserId:" + t(0)).collect().foreach(println)

結(jié)果執(zhí)行出錯(cuò)：

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 50.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 1.0 in stage 50.0 (TID 73, localhost): java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 5
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$anonfun$2.apply(<console>:30)
        at $iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$iwC$$anonfun$2.apply(<console>:30)
        at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
        at org.apache.spark.util.Utils$.getIteratorSize(Utils.scala:1319)
        at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$count$1.apply(RDD.scala:910)
        at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$count$1.apply(RDD.scala:910)
        at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$4.apply(SparkContext.scala:1319)
        at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$4.apply(SparkContext.scala:1319)
        at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:61)
        at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:56)
        at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:196)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

從日志可以看出，是數(shù)組越界了。

用命令

sc.textFile("/user/hive/warehouse/api_db_user_log/dt=20150517/*").map(_.split("\\^")).foreach(x => println(x.size))

發(fā)現(xiàn)有一行記錄split出來(lái)的大小是“5”

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
15/05/21 20:47:37 INFO Executor: Finished task 0.0 in stage 2.0 (TID 4). 1774 bytes result sent to driver
6
6
6
6
6
6
5
6
15/05/21 20:47:37 INFO Executor: Finished task 1.0 in stage 2.0 (TID 5). 1774 bytes result sent to driver

原因是這行記錄有空值“44671799^2015-03-27 20:56:05^2^117.93.193.238^0^^”

網(wǎng)上找到了解決辦法——使用split(str,int)函數(shù)。修改后代碼：

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.createSchemaRDD

case class UserLog(userid: String, time1: String, platform: String, ip: String, openplatform: String, appid: String)

// Create an RDD of Person objects and register it as a table.
val user = sc.textFile("/user/hive/warehouse/api_db_user_log/dt=20150517/*").map(_.split("\\^", -1)).map(u => UserLog(u(0), u(1), u(2), u(3), u(4), u(5)))
user.registerTempTable("user_log")

// SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
val allusers = sqlContext.sql("SELECT * FROM user_log")

// The results of SQL queries are SchemaRDDs and support all the normal RDD operations.
// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
allusers.map(t => "UserId:" + t(0)).collect().foreach(println)

關(guān)于Spark SQL的代碼示例分析就分享到這里啦，希望上述內(nèi)容能夠讓大家有所提升。如果想要學(xué)習(xí)更多知識(shí)，請(qǐng)大家多多留意小編的更新。謝謝大家關(guān)注一下創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站！

分享題目：SparkSQL的代碼示例分析
當(dāng)前URL：http://www.aaarwkj.com/article6/gdgsog.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供面包屑導(dǎo)航、Google、移動(dòng)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站導(dǎo)航、網(wǎng)站制作、定制網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶(hù)投稿、用戶(hù)轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話(huà)：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)