无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) DataFrames 提供了一个特定的语法用在 Scala, Java, Python and R中机构化数据的操作....要开始使用，您需要在 Spark 类路径中包含特定数据库的 JDBC driver 程序。...属性名称 默认 含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置为 true 时，Spark SQL 将根据数据的统计信息为每个列自动选择一个压缩编解码器...从 1.6.1 开始，在 sparkR 中 withColumn 方法支持添加一个新列或更换 DataFrame 同名的现有列。...从 1.4 版本开始，DataFrame.withColumn() 支持添加与所有现有列的名称不同的列或替换现有的同名列。
通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。...这一版本中包含了许多新的功能特性，其中一部分如下： 数据框架（DataFrame）：Spark新版本中提供了可以作为分布式SQL查询引擎的程序化抽象DataFrame。...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...在第一个示例中，我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数，执行特定的数据选择查询。...() // 选择客户名称列 dfCustomers.select("name").show() // 选择客户名称和城市列 dfCustomers.select("name", "city").show
Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...表示DataFrame 通常将Scala/Java中的Dataset of Rows称为DataFrame。...的DataFrame API中的一个方法，可以返回一个包含前n行数据的数组。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询
因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...的方式，但要求该列名称符合一般变量名命名规范，包括不能以数字开头，不能包含空格等特殊字符； df['A']：即以方括号加列名的形式提取，这种方式容易理解，因为一个DataFrame本质上可以理解为Python...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...scala spark构建一个示例DataFrame数据 对于如上DataFrame，仍然提取A列对应的DataFrame子集，常用方法如下： df.select("A")：即直接用select算子+...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定列的多种实现，其中Pandas中DataFrame提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的
与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。...第二种创建Datasets的方法是通过编程接口，允许您构建schema，然后将其应用于现有的RDD。虽然此方法更详细，但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集。...使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...使用反射读取case class的参数名称，并将其变为列的名称。Case class也可以嵌套或包含复杂类型，如Seqs或Arrays。此RDD可以隐式转换为DataFrame，然后将其注册为表格。...1， Row从原始RDD 创建元素类型为Row的RDD; 2，使用StructType创建一组schema，然后让其匹配步骤1中Rows的类型结构。
Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。 第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...目前为止，Spark SQL 还不支持包含 Map 字段的 JavaBean。但是支持嵌套的 JavaBeans，List 以及 Array 字段。...// 从文本文件中创建Person对象的RDD JavaRDD personRDD = sparkSession.read() .textFile("src/main/resources...teenagerNamesByIndexDF.show(); /** +------------+ | value| +------------+ |Name: Justin| +------------+ */ // Row中的列可以通过字段名称获取...从原始 RDD(例如，JavaRDD)创建 Rows 的 RDD(JavaRDD); 创建由 StructType 表示的 schema，与步骤1中创建的 RDD 中的 Rows 结构相匹配。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称； DataSet是强类型的。...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...，也也可以选择往mysql中添加数据的module。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成 Schema。...{StructType,StructField,StringType} // 根据自定义的字符串 schema 信息产生 DataFrame 的 Schema val
Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...这个时间周期值属于外部输入，但却并非inputSchema的一部分，所以应该从UDAF对应类的构造函数中传入。...如果Spark自身没有提供符合你需求的函数，且需要进行较为复杂的聚合运算，UDAF是一个不错的选择。
这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...在 Scala API 中，DataFrame 只是 Dataset[Row] 的别名。在 Java API 中，类型为 Dataset。...除了简单的列引用和表达式，Datasets 丰富的函数库还提供了包括字符串操作，日期操作，内容匹配操作等函数。...在使用时，需要将对应数据库的 JDBC driver 包含到 spark classpath 中。
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。4. 缺少高性能的列式读取接口。5....v2 的目标 针对 Scala / Java 设计一个新的 DataSource API： Java Friendly 没有依赖 DataFrame，RDD， SparkSession 等 支持谓词下推和列剪裁...v2 中期望出现的API 保留Java 兼容性的最佳方法是在 Java 中编写 API。很容易处理 Scala 中的 Java 类/接口，但反之则不亦然。...应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。 DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念，因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。...除了通过为每个读写操作的字符串到字符串的映射来设置数据源选项 ，用户还可以在当前会话中设置它们，通过设置spark.datasource.SOURCE_NAME前缀的选项。
物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。 3. 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。 4. 缺少高性能的列式读取接口。 5....v2 的目标 针对 Scala / Java 设计一个新的 DataSource API： Java Friendly 没有依赖 DataFrame，RDD， SparkSession 等 支持谓词下推和列剪裁...v2 中期望出现的API 保留Java 兼容性的最佳方法是在 Java 中编写 API。很容易处理 Scala 中的 Java 类/接口，但反之则不亦然。...应该定义为单独的 Java 接口，用户可以选择他们想要实现的任何优化。 DataSource API v2中不应该出现理想化的分区/分桶概念，因为它们是只是数据跳过和预分区的技术。...除了通过为每个读写操作的字符串到字符串的映射来设置数据源选项 ，用户还可以在当前会话中设置它们，通过设置spark.datasource.SOURCE_NAME前缀的选项。
具体案例见后面 Spark SQL支持两种不同的方法，用于将存在的RDDs转换成DataFrames。第一种方法使用反射来推断包含特定类型的对象的RDD的模式。...，然后称为列的名称。...这个RDD可以隐式地转换为DataFrame，然后注册成表， 表可以在后续SQL语句中使用Spark SQL中的Scala接口支持自动地将包含JavaBeans类的RDD转换成DataFrame。...步骤： 1.从原有的RDD中创建包含行的RDD。...• jsonRDD - 从一个已经存在的RDD中加载数据，每一个RDD的元素是一个包含一个JSON对象的字符串。
从包含schema的行的RDD。...schema) 创建DataFrame从包含行的schema的java.util.List public Dataset createDataFrame(RDD<?..., Encoders.STRING()); range函数 public Dataset range(long end)使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从...public Dataset range(long start,long end) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start到结束（不包括），步长值为...public Dataset range(long start, long end, long step) 使用名为id的单个LongType列创建一个Dataset，包含元素的范围从start
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） DataFrame有如下特性： 1）、分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）、相当于关系型数据库中的表...[Person]）； 基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset
从 Mars DataFrame 的角度来看这个问题。 什么是真正的 DataFrame？...DataFrame数据模型 DataFrame 的需求来源于把数据看成矩阵和表。但是，矩阵中只包含一种数据类型，未免过于受限；同时，关系表要求数据必须要首先定义 schema。...在每列上，这个类型是可选的，可以在运行时推断。从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。...行标签和列标签的存在，让选择数据时非常方便。...我们可以很容易选择一段时间（行上选择）和几列（列上选择）数据。当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。 按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。
的实现上目前不够健壮，可能会影响用户体验，比如每个分区的数据必须能全部装入到内存中的限制，对包含复杂数据类型的RDD的处理可能会存在问题等。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...格式的文件)创建 从通用的数据源创建 将指定位置的数据源保存为外部SQL表，并返回相应的DataFrame 从Spark SQL表创建 从一个SQL查询的结果创建 支持的主要的DataFrame操作有：...数据过滤：filter(), where() 排序：sortDF(), orderBy() 列操作：增加列- withColumn()，列名更改- withColumnRenamed()，选择若干列 -...为了更符合R用户的习惯，SparkR还支持用$、[]、[[]]操作符选择列，可以用$ <- 的语法来增加、修改和删除列 RDD map类操作：lapply()/map()，flatMap()，lapplyPartition
而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据的结构信息，即 schema。...4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含 Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持，这样就可以使用这些特性了。...SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对 DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 ?...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） ?...基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。 ?
DataFrame是一个具有列名的分布式数据集，可以近似看作关系数据库中的表，但DataFrame可以从多种数据源进行构建，如结构化数据文件、Hive中的表、RDD等。...MLlib提供了多种特征变换的方法，此处只选择常用的方法进行介绍。 （1）StringIndexer StringIndexer将标签的字符串列编码为标签索引列。...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。...下面介绍几个重要的概念。 DataFrame：相比于RDD，DataFrame还包含schema信息，可以将其近似看作数据库中的表。...模型选择可以在单独的Estimator（如逻辑回归）中完成，也可以在包含多个算法或者其他步骤的Pipeline中完成。
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