PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...其中，StructType 是 StructField 对象的集合或列表。 DataFrame 上的 PySpark printSchema()方法将 StructType 列显示为struct。...StructType对象结构 在处理 DataFrame 时，我们经常需要使用嵌套的结构列，这可以使用 StructType 来定义。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...现在让我们加载 json 文件并使用它来创建一个 DataFrame。
1）创建DataFrame的方式主要有两大类： 从其他数据类型转换，包括RDD、嵌套list、pd.DataFrame等，主要是通过spark.createDataFrame()接口创建 从文件、数据库中读取创建...select：查看和切片 这是DataFrame中最为常用的功能之一，用法与SQL中的select关键字类似，可用于提取其中一列或多列，也可经过简单变换后提取。...这也是一个完全等同于SQL中相应关键字的操作，并支持不同关联条件和不同连接方式，除了常规的SQL中的内连接、左右连接、和全连接外，还支持Hive中的半连接，可以说是兼容了数据库的数仓的表连接操作 union...fill：广义填充 drop：删除指定列 最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名...基础上增加或修改一列，并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的
以下面经典的titanic数据集为例，可以从两个方面特性来认识DataFrame： ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框，其中Series可看做是一个一维向量。...理解这一点很重要，因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话，那么这个集合的元素泛型即为Series； DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict，其中第一层dict的key是各个列名；...例如，当标签列类型（可通过df.index.dtype查看）为时间类型时，若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片，则引发报错 ? 切片形式返回行查询，且为范围查询 ?...在Spark中，filter是where的别名算子，即二者实现相同功能；但在pandas的DataFrame中却远非如此。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询
连接、联合：join()和union()。优化查询：使用explain()除非必须要使用SQL查询，否则建议尽可能使用DataFrame API来进行转换操作。...限制：Spark SQL不支持跨表联接、不支持子查询嵌套等。4....可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。...Spark SQL采用了类似于SQL查询的API，其中操作更接近查询而不是在内存中操作RDD。缓存和持久化：为加速数据处理而缓存DataFrame对象。
DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。...Dataframe可以从一个规则的RDD隐式地或显式地创建。有关创建实例请参考Spark官网，或者等待浪尖后续更新。 DataFrame的列式有列名的。...例如：一个特征转换器可以获取一个dataframe，读取一列(例如，text)，然后将其映射成一个新的列(例如，特征向量)并且会输出一个新的dataframe，该dataframe追加了那个转换生成的列...从技术上讲，一个Estimator实现了一个fit()方法，该方法接受一个dataframe并生成一个模型(也即一个Transformer)。...在一个pipeline中两个算法都使用了maxIter。 1.8 保存或者加载管道 通常情况下，将模型或管道保存到磁盘供以后使用是值得的。
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》，这其中有一个关于SQL的重要模块：SparkSQL。...，最后有Shark获取并放到Spark上计算。...并且将要处理的结构化数据封装在DataFrame中，在最开始的版本1.0中，其中DataFrame = RDD + Schema信息。...Spark 2.x发布时，将Dataset和DataFrame统一为一套API，以Dataset数据结构为主，其中DataFrame = Dataset[Row]。...同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型(struct、array和map)。
Uniform Data Access(统一的数据访问方式) 使用相同的方式连接不同的数据源. ? 3....同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。 ...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是为数据提供了Schema的视图。...比如下面一个例子: ? 为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。 ...DataFrame是DataSet的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过as方法将DataFrame转换为DataSet。
要配置netlib-java / Breeze以使用系统优化的二进制文件，请包含com.github.fommil.netlib：all：1.1.2（或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark）作为项目的依赖项并阅读...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...它由其行的RDD支持，其中每行是局部向量。我们假设RowMatrix的列数不是很大，因此单个本地向量可以合理地传递给驱动程序，也可以使用单个节点进行存储/操作。...类似于一个简单的2维表 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了列的概念 与Dataset不同的是，DataFrame中的毎一-行被再次封装刃...,任务调度,定期更新训练模型 ◆ 核心实现: Spark Streaming +MLlib
要配置netlib-java / Breeze以使用系统优化的二进制文件，请包含com.github.fommil.netlib：all：1.1.2（或使用-Pnetlib-lgpl构建Spark）作为项目的依赖项并阅读...其有两个子集，分别是密集的与稀疏的 密集向量由表示其条目值的双数组支持 而稀疏向量由两个并行数组支持：索引和值 我们一般使用Vectors工厂类来生成 例如: ◆ Vectors.dense(1.0,2.0,3.0...它由其行的RDD支持，其中每行是局部向量。我们假设RowMatrix的列数不是很大，因此单个本地向量可以合理地传递给驱动程序，也可以使用单个节点进行存储/操作。...[1240] 2.5.2 Dataset ◆ 与RDD分行存储,没有列的概念不同，Dataset 引入了列的概念,这一点类似于一个CSV文件结构。...类似于一个简单的2维表 [1240] 2.5.3 DataFrame DataFrame结构与Dataset 是类似的,都引|入了列的概念 与Dataset不同的是，DataFrame中的毎一-行被再次封装刃
其中有两个额外的列 gender 和 country 作为 partitioning columns （分区列）: path └── to └── table ├── gender...用户可以从一个 simple schema （简单的架构）开始, 并根据需要逐渐向 schema 添加更多的 columns （列）....请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...在 Scala 中，有一个从 SchemaRDD 到 DataFrame 类型别名，可以为一些情况提供源代码兼容性。它仍然建议用户更新他们的代码以使用 DataFrame来代替。
实现了类似Iceberg的hidden partition功能，用户可选择某些列做适当变化形成一个新的列，此列可作为分区列，也可作为新增列，使用SparkSql操作。...嵌套Json自定义层数解析，我们的日志数据大都为Json格式，其中难免有很多嵌套Json，此功能支持用户选择对嵌套Json的解析层数，嵌套字段也会被以单列的形式落入表中。 5....埋点数据由于类型不同，每条埋点数据的字段并不完全相同，那么在落表时，必须取所有数据的字段并集，作为Delta表的schema，这就需要我们在构建DataFrame时便能感知是否有新增字段。...解决方案：我们额外设计了一套元数据，在Spark构建DataFrame时，首先根据此元数据判断是否有新增字段，如有，就把新增字段更新至元数据，以此元数据为schema构建DataFrame，就能保证我们在应用层动态感知...但是基于我们的业务考量，暂时没有将Delta使用在CDC场景下，原因是Delta表的Update/Delete方式是Join式的Merge方式，我们的业务表数据量比较大，更新频繁，并且更新数据涉及的分区较广泛
什么是Spark SQL？ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 ?...4）标准的数据连接 ? 什么是DataFrame? 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。 同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...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是为数据提供了Schema的视图。...图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。
Spark：相较于Pandas中有多种实现两个DataFrame连接的方式，Spark中接口则要单一许多，仅有join一个关键字，但也实现了多种重载方法，主要有如下3种用法： // 1、两个DataFrame...") // 3、两个DataFrame中连接字段不同名，此时需传入判断连接条件 df1.join(df2, df1("col1")===df2("col2")) // 注意，上述连接条件中，等于用===...但在具体使用中，where也支持两种语法形式，一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式，类似于Pandas中query；另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断，得到一组布尔结果，类似于Pandas中...SQL中还有另一个常用查询关键字Union，在Pandas和Spark中也有相应实现： Pandas：concat和append，其中concat是Pandas 中顶层方法，可用于两个DataFrame...纵向拼接，要求列名对齐，而append则相当于一个精简的concat实现，与Python中列表的append方法类似，用于在一个DataFrame尾部追加另一个DataFrame； Spark：Spark
使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。你也可以使用命令行，JDBC/ODBC 与 Spark SQL 进行交互。...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。...Spark 会创建本地的 metastore（使用 Derby）。与 createOrReplaceTempView 不同，saveAsTable 会持久化数据并指向 Hive metastore。...举个例子，我们可以使用下列目录结构存储上文中提到的人口属性数据至一个分区的表，将额外的两个列 gender 和 country 作为分区列： path └── to └── table..., lowerBound, upperBound, numPartitions 只要为这其中的一个选项指定了值就必须为所有选项都指定值。
Spark SQL 引擎将随着 streaming data 持续到达而增量地持续地运行，并更新最终结果。...首先，我们必须导入必要的 classes 并创建一个本地的 SparkSession ，这是与 Spark 相关的所有功能的起点。...Scala Java Python R // 创建表示从连接到 localhost:9999 的输入行 stream 的 DataFrame val lines = spark.readStream...With watermark（使用 watermark ） - 如果重复记录可能到达的时间有上限，则可以在 event time column （事件时间列）上定义 watermark ，并使用 guid...这两个操作都允许您在 grouped Datasets （分组的数据集）上应用用户定义的代码来更新用户定义的状态。
你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch...如果这些列出现在提供的 schema 中，spark 会读取相应目录的文件并填充这些列。...对于一个开始于 T 的 window，引擎会保持中间状态并允许后期的数据对该状态进行更新直到 max event time seen by the engine - late threshold > T...我们可以使用 withWatermark() 定义一个 watermark，如下所示： import spark.implicits._ val words = ... // streaming DataFrame...这两个操作都允许你在分组的数据集上应用用户定义的代码来更新用户定义的状态，有关更具体的细节，请查看API文档 GroupState 和 example。
Structured Streaming以Spark SQL 为基础， 建立在上述基础之上，借用其强力API提供无缝的查询接口，同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...: 星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...DataFrame，然后将其与目标DataFrame连接，并在设备ID上进行匹配。...Dataframe做多个流查询(streaming queries) 3.3.4 批量查询并汇报 这里直接使用read方法去做批量查询，用法与readStream类似 report = spark \
兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制) 4.标准的数据连接 可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。...●SQL的缺点 复杂分析,SQL嵌套较多：试想一下3层嵌套的 SQL维护起来应该挺力不从心的吧 机器学习较难：试想一下如果使用SQL来实现机器学习算法也挺为难的吧 1.4 Hive和SparkSQL...SQL风格 DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回 如果想使用SQL...开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。...这个函数并列排名之后的排名是并列排名加１ 简单说每个人只有一种排名，然后出现两个并列第一名的情况，这时候排在两个第一名后面的人将是第二名，也就是两个第一名，一个第二名 ●示例3 spark.sql("select
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段，将在某字段后添加新列 • 如果设置为空，只有当新的子列被添加到嵌套列时，才能使用 FIRST。...不要在顶级列中使用 FIRST。AFTER 的使用没有限制。...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为
同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...了解了这些信息之后，Spark SQL的查询优化器就可以进行针对性的优化。举一个不太恰当的例子，其中的差别有些类似于动态类型的Python与静态类型的C++之间的区别。...分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=的格式命名。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。...图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。
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