一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。...而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。 ...从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利...]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe，返回在当前集合存在的在其他集合不存在的；这个操作非常有用呀 12、...，可以直接使用groupBy函数，比SQL语句更类似于自然语言。
].head()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中，我们需要使用带有列名列表的 select 方法来进行字段选择： columns_subset...df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head()注意：使用 spark 时...max', 'age':'mean'}) PySparkdf.groupBy('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':...，可以像下面这样使用别名方法：df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias('employee'), F.max('salary').alias...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",...("列名", ...).max(列名) 求最大值 groupBy("列名", ...).min(列名) 求最小值 groupBy("列名", ...).avg(列名) 求平均值 ...("addr").count().show() scala>df.groupBy("addr").agg(max($"score"), min($"score"), count($"*")).show... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
Column：DataFrame中每一列的数据抽象 types：定义了DataFrame中各列的数据类型，基本与SQL中的数据类型同步，一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions...groupby/groupBy：分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...：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（若当前已有则执行修改，否则创建新列...select等价实现，二者的区别和联系是：withColumn是在现有DataFrame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...中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可。
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"...) df.groupBy().agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) 4、 apply(colName: String) 返回column类型，捕获输入进去列的对象...) 返回一个dataframe，返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (
那 Spark SQL 具体的实现方式是怎样的？如何进行使用呢？ 下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式，并通过十步操作实战，轻松拿下 Spark SQL 的使用。...需要注意的是，使用 SQL 语句访问该表时，要加上 global_temp 作为前缀来引用，因为全局临时视图是绑定到系统保留的数据库 global_temp 上的。...聚集统计相关 使用 groupBy 算子搭配统计方式或 agg 可进行数据统计操作： // groupBy with sum, min, max, avg, count df1.groupBy("age...").sum("sal").show df1.groupBy("age").min("sal").show df1.groupBy("age").max("sal").show df1.groupBy(...4 Spark SQL 使用实战 有了上面及之前介绍的理论知识为基础，下面手把手带大家十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作，用实战的形式实践学习到的理论知识，以加深对 Spark SQL 的印象与理解
举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流，该图来自PySpark Internal Wiki....除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程，框架思维（上）》 ? Spark SQL使用 在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。...这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。...我们通过使用Spark SQL来处理数据，会让我们更加地熟悉，比如可以用SQL语句、用SparkDataFrame的API或者Datasets API，我们可以按照需求随心转换，通过SparkDataFrame...的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置列或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy # 根据某几列进行聚合，如有多列用列表写在一起，如 df.groupBy...，通常用于分析数据，比如我们指定两个列进行聚合，比如name和age，那么这个函数返回的聚合结果会 # groupby("name", "age") # groupby("name") # groupby
Python编程语言要求一个安装好的IDE。最简单的方式是通过Anaconda使用Python，因其安装了足够的IDE包，并附带了其他重要的包。...在这篇文章中，处理数据集时我们将会使用在PySpark API中的DataFrame操作。...使用repartition(self,numPartitions)可以实现分区增加，这使得新的RDD获得相同/更高的分区数。...请访问Apache Spark doc获得更多信息。...请访问Apache Spark doc获得更详细的信息。
14、when操作 1、连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession...'b%'").show() # 7.where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() # 8.直接使用SQL语法 # 首先dataframe...('length').count().show() # 分组计算2：应用多函数 import pyspark.sql.functions as func color_df.groupBy("color...，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show() # 2.用均值替换缺失值...)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions
一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder...(countDistinct("deptno")).show() 1.4 approx_count_distinct 通常在使用大型数据集时，你可能关注的只是近似值而不是准确值，这时可以使用 approx_count_distinct...empDF.select(first("ename"),last("job")).show() 1.6 min & max 获取 DataFrame 中指定列的最小值或者最大值。...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...(这里只是演示，员工编号和薪资两列实际上并没有什么关联关系) empDF.select(corr("empno", "sal"), covar_samp("empno", "sal"),covar_pop
Spark DataFrame学习 1....文件的读取 1.1 spark.read.json() / spark.read.parquet() 或者 spark.read.load(path,format=”parquet/json”) 1.2...和数据库的交互 spark.sql(“”) 2.函数使用 2.1 printSchema() - 显示表结构 2.2 df.select(col) - 查找某一列的值 2.3 df.show(...[int n]) - 显示[某几行的]的值 2.4 df.filter(condition) - 过滤出符合条件的行 2.5 df.groupby(col).count() df.groupby...(col).agg(col,func.min(),func.max(),func.sum()) - 聚合函数 2.6 spark.createDataFrame([(),(),(),()…,()],
Spark SQL 将尝试使用自己的 Parquet support （Parquet 支持）, 而不是 Hive SerDe 来获得更好的性能....Metadata Refreshing （元数据刷新） Spark SQL 缓存 Parquet metadata 以获得更好的性能....JDBC 连接其它数据库 Spark SQL 还包括可以使用 JDBC 从其他数据库读取数据的数据源。此功能应优于使用 JdbcRDD。...（请注意，这不同于 Spark SQL JDBC 服务器，允许其他应用程序使用 Spark SQL 运行查询）。...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。
导语：关于 API 使用踩过的一些坑。...] 除了 Row 这种类型之外，还可以是一些其他自定义的类。...Dataset API 属于用于处理结构化数据的 Spark SQL 模块（这个模块还有 SQL API），通过比 RDD 多的数据的结构信息（Schema），Spark SQL 在计算的时候可以进行额外的优化...//当生成的 RDD 是一个超过 22 个字段的记录时，如果用 元组 tuple 就会报错， tuple 是 case class 不使用 数组和元组，而使用 Row implicit val rowEncoder...Column*): DataFrame //注意 import import org.apache.spark.sql.functions._ val aggDagaset = mapDataFrame.groupBy
Spark是采用内存计算机制，是一个高速并行处理大数据的框架。Spark架构如下图所示。 ? 1：Spark SQL：用于处理结构化数据，可以看作是一个分布式SQL查询引擎。...输入如下测试语句，若是没有报错，表示可以正常使用PySpark。...() print(spark) 小提示：每次使用PySpark的时候，请先运行初始化语句。...,False) 均值运算 df.groupBy('mobile').mean().show(5,False) 最大值运算 df.groupBy('mobile').max().show(5,False...) 最小值运算 df.groupBy('mobile').min().show(5,False) 求和运算 df.groupBy('mobile').sum().show(5,False) 对特定列做聚合运算
出现数据倾斜时，可能就是代码中使用了这些算子的原因 。...做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果，避免笛卡尔积； Hive中进行表的关联查询时，尽可能将较大的表放在Join之后。...5）不管是join还是groupby 请先在内层先进行数据过滤，建议只保留需要的key值 6）取最大最小值尽量使用min/max；不要采用row_number 7）不要直接select * ;在内层做好数据过滤...Aggregation 建议打散key进行二次聚合：采用对非constant值、与key无关的列进行hash取模，不要使用rand类函数。...("partial_max")) .groupBy(col("key")).agg(max("partial_max").as("max")) Window 目前支持该模式下的倾斜window（仅支持3.0
在同一个 optimized Spark SQL engine （优化的 Spark SQL 引擎）上执行计算。...withWatermark 必须被调用与聚合中使用的 timestamp column （时间戳列）相同的列。...与 aggregations （聚合）类似，您可以使用带有或不带有 watermarking 的重复数据删除功能。...Without watermark （不适用 watermark ） - 由于当重复记录可能到达时没有界限，查询将来自所有过去记录的数据存储为状态。...Other aggregations （其他聚合） Complete, Update （完全，更新） 由于没有定义 watermark（仅在其他 category 中定义），旧的聚合状态不会删除。
如果有新的数据到达，Spark将运行一个 “增量” 查询，将以前的 counts 与新数据相结合，以计算更新的 counts，如下所示： ? 这种模式与许多其他流处理引擎有显著差异。...当子目录名为 /key=value/ 时，会自动发现分区，并且对这些子目录进行递归发现。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。...如图所示，引擎跟踪的最大 event-time 是蓝色虚线，并且在每个 trigger 开始时设置 watermark 为 (max event time - '10 mins') 的红线例如，当引擎发现...这与使用唯一标识符列的静态重复数据消除完全相同。该查询会存储所需的一定量先前的数据，以便可以过滤重复的记录。...和事件时间列进行重复数据删除 不使用 watermark：由于重复记录可能到达的时间没有上限，会将来自过去所有记录的数据存储为状态 val streamingDf = spark.readStream
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。...另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。...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。...简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等 一些基本的统计信息。...此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。
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