您可以使用要在写入期间执行的 SQL 脚本指定文件。...'; SELECT * FROM tmp_personal_trips; Flattening转换器 该转换器可以展平嵌套对象。...它通过以嵌套方式为内部字段添加外部字段和 _ 前缀来展平传入记录中的嵌套字段。 目前不支持扁平化数组。...示例模式可能如下所示，其中名称是原始源中 StructType 的嵌套字段 age as intColumn,address as stringColumn,name.first as name_first...下面的示例首先展平传入的记录，然后根据指定的查询进行 sql 投影： --transformer-class org.apache.hudi.utilities.transform.FlatteningTransformer
Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...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。...b", IntegerType()) events.select(from_json("a", schema).alias("c")) Scala: val schema = new StructType...explode()函数为每个键值对创建一个新行，展平数据 camera = parsed \ .select(explode("parsed_value.devices.cameras")) \
从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。...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...不要在顶级列中使用 FIRST。AFTER 的使用没有限制。...） 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。...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。
spark-shell 在运行的时候，依赖于 Java 和 Scala 语言环境。因此，为了保证 spark-shell 的成功启动，需要在本地预装 Java 与 Scala。...flatMap 操作在逻辑上可以分成两个步骤：映射和展平。...接下来我们需要对这个“二维数组”做展平，也就是去掉内层的嵌套结构，把“二维数组”还原成“一维数组”。...我们使用聚合算子 reduceByKey 来同时完成分组和计数这两个操作。...//取前 3 take(3) Scala 语言为了让函数字面量更加精简，还可以使用下划线 _ 作为占位符，用来表示一个或多个参数。我们用来表示的参数必须满足只在函数字面量中出现一次。
因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。...Spark SQL现在是不支持将包含了嵌套JavaBean或者List等复杂数据的JavaBean，作为元数据的。只支持一个包含简单数据类型的field的JavaBean。...版本：而Scala由于其具有隐式转换的特性，所以Spark SQL的Scala接口，是支持自动将包含了case class的RDD转换为DataFrame的。...与Java不同的是，Spark SQL是支持将包含了嵌套数据结构的case class作为元数据的，比如包含了Array等。...中，对row的使用，比java中的row的使用，更加丰富 // 在scala中，可以用row的getAs()方法，获取指定列名的列 teenagerRDD.map { row => Student(row.getAs
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。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...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。...SQL ArrayType 和 MapType SQL StructType 还支持 ArrayType 和 MapType 来分别为数组和地图集合定义 DataFrame 列。...还可以在逗号分隔的文件中为可为空的文件提供名称、类型和标志，我们可以使用这些以编程方式创建 StructType。
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...上同样是可以使用的。...schema table text textFile (2)读取json文件创建DataFrame 注意:spark.read.load默认获取parquet格式文件 scala> val...如果想应用范围内仍有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...org.apache.spark.sql.types._ 创建Schema scala> val structType: StructType = StructType(StructField(
最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。...at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:266) at org.apache.spark.sql.types.StructType...$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:266) at scala.collection.MapLike$class.getOrElse(MapLike.scala...:128) at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:59) at org.apache.spark.sql.types.StructType.apply...(StructType.scala:265) at org.apache.spark.ml.feature.IndexToString.transformSchema(StringIndexer.scala
._ 电影评分数据分析 分别使用DSL和SQL 03-[了解]-SparkSQL 概述之前世今生 SparkSQL模块一直到Spark 2.0版本才算真正稳定，发挥其巨大功能，发展经历如下几个阶段...其一、StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组 其二、StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填 自定义Schema结构...方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取 方式二：指定下标，知道类型 方式三：通过As转换类型， 此种方式开发中使用最多 如何创建Row对象呢？？？...org.apache.spark.sql.functions._ 使用DSL编程分析和SQL编程分析，哪一种方式性能更好呢？...// 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中，文件首行为列名称
同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?...执行SQL语句，并打印结果 spark.sql("select * from user where age > 25").show() //关闭 spark.stop } 3、相互转换 scala...4、RDD和DataSet之间相互转换 scala //设置配置 val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Spark...//使用聚合函数 val frame = spark.read.json("data/user.json") frame.createOrReplaceTempView("user
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。...使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 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。...你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有字段设置 getter 和 setter 方法来创建一个 JavaBean。...// 从文本文件中创建Person对象的RDD JavaRDD personRDD = sparkSession.read() .textFile("src/main/resources
比如我们常用的创建DateFrame和DataTable方式就那么一种或则两种，如果更多那就看不懂了。在比如想测试下程序的性能，这时候如果自己写，那就太麻烦了，可以使用spark提供的Time函数。...conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口 通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...sql函数 public Dataset sql(String sqlText) 使用spark执行sql查询，作为DataFrame返回结果。...这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。...这个函数还是比较有用的，很多地方都能用到 implicits函数 public SparkSession.implicits$ implicits() 嵌套Scala对象访问 stop函数 public
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...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。...case class 可以嵌套组合成 Sequences 或者 Array。这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...这里 sqlContext 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持 val 修饰的对象的引入。...SparkSession 是 Spark 2.0 引入的概念，其封装了 SQLContext 和 HiveContext。
然而这些函数是针对dataframe设计的，当然sparksql也有类型安全的版本，java和scala语言接口都有，这些就适用于强类型Datasets。...UserDefinedAggregateFunction 类UserDefinedAggregateFunction，在文件udaf.scala里面。...例如，一个UDAF实现需要两个输入参数， 类型分别是DoubleType和LongType，那么该StructType格式如下： new StructType() .add("doubleInput...例如，一个udaf的buffer有 两个值，类型分别是DoubleType和LongType，那么其格式将会如下： new StructType() .add("doubleInput...") .getOrCreate() //为了使用聚合函数，需要先注册 spark.udf.register("myAverage", MyAverage) val
今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。Parquet 的中文是镶木地板，意思是结构紧凑，空间占用率高。...背景 2010年 google 发表了一篇论文《Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets》，介绍了其 Dermel 系统是如何利用列式存储管理嵌套数据的...，嵌套数据就是层次数据，如定义一个班级，班级由同学组成，同学的信息有学号、年龄、身高等。...Parquet 是 Dremel 的开源实现，作为一种列式存储文件格式，2015年称为 Apache 顶级项目，后来被 Spark 项目吸收，作为 Spark 的默认数据源，在不指定读取和存储格式时，默认读写...今天不介绍嵌套数据是如何映射到每一列了，简单来说就是把不同层级的属性拍到一级，类似降维打击。这样，一个嵌套数据可以看成独立的多个属性，每一个属性就是一列，和表结构差不多。
从Spark数据源进行创建 查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options...Schema scala> val structType: StructType = StructType(StructField("name", StringType) :: StructField(..."age", IntegerType) :: Nil) structType: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField...默认数据源Parquet Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效的存储具有嵌套字段的记录，Parquet格式经常在Hadoop生态圈使用，它也支持SparkSQL的全部数据类型，SparkSQL...和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要使用HDFS，则需要将metastore删除，
在 Byzer 中使用 Scala/Java 编写 UDF, 随写随用，无需编译打包发布重启 内置 UDF....使用 Scala/Java 编写 UDF，然后发布成 Jar, 引入 Jar 包后，需要重启 使用基于 Hive 开发的 UDF 动态 UDF 动态 UDF的使用最简单，用户可以使用 Byzer 的 register...运行结果如下： 在上面的示例中，如果用户使用 Scala 编写，那么 udfType 支持 udf/udaf 。...register 方法的第一个参数是 UDF 在 SQL 中使用的名字，第二个参数则是一个普通的 Scala 函数。...如果想具体的业务逻辑使用 Java 开发，那么需要单独再写一个 Java 类，在里面实现具体的逻辑，然后在 Scala 函数中调用。
通过 Spark 数据源创建 1. 查看Spark数据源进行创建的文件格式 ? 2....读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL 使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了. 1....查询name和age + 1 // 设计到运算的时候, 每列都必须使用$ scala> df.select($"name", $"age" + 1).show +-------+---------+ |
1.如果想使用SparkRDD进行编程，必须先学习Java，Scala，Python，成本较高 2.R语言等的DataFrame只支持单机的处理，随着Spark的不断壮大，需要拥有更广泛的受众群体利用...image.png 3.DataFrame和RDD的对比 RDD：分布式的可以进行并行处理的集合 java/scala ==> JVM python ==> python runtime DataFrame.../ 将json文件加载成一个dataframe val peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///Users/gaowenfeng/software...matching the structure of Rows in the RDD created in Step 1. val structType = StructType(Array( StructField...(infoRDD, structType) infoDF.printSchema() 3.选型，优先考虑第一种 6.DataSet 概述与使用 A Dataset is a distributed
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