mod=viewthread&tid=23381 版本：spark2我们在学习的过程中，很多都是注重实战，这没有错的，但是如果在刚开始入门就能够了解这些函数，在遇到新的问题，可以找到方向去解决问题。...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。..., 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
存储一个DataFrame，可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。...这两个配置将build一个新的assembly包，这个assembly包含了Hive的依赖包。注意，必须上这个心的assembly包到所有的worker节点上。...块级别位图索引和虚拟列（用于建立索引） 自动检测joins和groupbys的reducer数量：当前Spark SQL中需要使用“ SET spark.sql.shuffle.partitions=[...数值范围： -128 到 127. ShortType: 代表2字节有符号整数. 数值范围： -32768 到 32767. IntegerType: 代表4字节有符号整数....不同语言访问或创建数据类型方法不一样： Scala 代码中添加 import org.apache.spark.sql.types._，再进行数据类型访问或创建操作。 ?
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。...对于代表一个 JSON dataset 的 DataFrame，用户需要重新创建 DataFrame，同时 DataFrame 中将包括新的文件。...PySpark 中 DataFrame 的 withColumn 方法支持添加新的列或替换现有的同名列。...该列将始终在 DateFrame 结果中被加入作为新的列，即使现有的列可能存在相同的名称。...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。
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101） 这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法...商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。 而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。...1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。 ...scala> res0.printSchema #查看列的类型等属性 root |-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame
比如针对二元数据列，可以用字节编码压缩来实现（010101） 这样，每个列创建一个JVM对象，从而可以快速的GC和紧凑的数据存储；额外的，还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法（如字典编码、行长度编码等压缩方法...商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。 而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。...“女” 如果需要查找男性或者女性的个数，只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...#查看列的类型等属性root|-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。
这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...添加了OneHotEncoderEstimator，应该使用它来代替现有的OneHotEncoder转换器。 新的估算器支持转换多个列。...改进了对Python中自定义管道组件的支持（请参阅SPARK-21633和SPARK-21542）。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。...行为的变化 SPARK-21027：OneVsRest中使用的默认并行度现在设置为1（即串行）。在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。...2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者在一定程度上可以互相转化,有各自的适用范围 其中RDD是最为基础与简单的一种数据集形式
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。...Dataset 是自 Spark 1.6开始提供的新接口，能同时享受到 RDDs 的优势（强类型，能使用强大的 lambda 函数）以及 Spark SQL 优化过的执行引擎。...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。...在本文剩余篇幅中，会经常使用 DataFrame 来代指 Scala/Java 元素为 Row 的 Dataset。...第一种方法是使用反射来推断包含指定类对象元素的 RDD 的模式。利用这种方法能让代码更简洁。 创建 Datasets 的第二种方法通过接口构造一个模式来应用于现有的 RDD。
在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的...值得一提的是，在Spark 1.3当中，Spark SQL终于从alpha阶段毕业，除了部分developer API以外，所有的公共API都已经稳定，可以放心使用了。...下图对比了用Scala、Python的RDD API和DataFrame API实现的累加一千万整数对的四段程序的性能对比。...值得注意的是，不仅Python API有了显著的性能提升，即便是使用Scala，DataFrame API的版本也要比RDD API快一倍。...DataFrame As The New RDD 在Spark 1.3中，DataFrame已经开始替代RDD成为新的数据共享抽象。
这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...添加了OneHotEncoderEstimator，应该使用它来代替现有的OneHotEncoder转换器。 新的估算器支持转换多个列。...改进了对Python中自定义管道组件的支持（请参阅SPARK-21633和SPARK-21542）。 DataFrame函数用于矢量列的描述性摘要统计（SPARK-19634）。...行为的变化 SPARK-21027：OneVsRest中使用的默认并行度现在设置为1（即串行）。在2.2及更早版本中，并行度级别设置为Scala中的默认线程池大小。...2.5 分布式数据集 ◆ RDD Dataset DataFrame都是Spark的分布式数据集的数据格式 三者在一定程度上可以互相转化,有各自的适用范围 其中RDD是最为基础与简单的一种数据集形式 2.5.1
因此如果希望把它转为Spark中的对象DataFrame，就需要导入spark.implicits._，并且要在SparkSession创建之后。...第二个参数Array("age")其实就表示了填充所对应的列。 Note 3: 这里要注意使用的是Scala中的Array数据结构，比较类似Java中的ArrayList。C中的链表或者数组。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。 那应该如何操作呢？...比方说这里我只填了一个col(x)，所以表示新的列就是x（x是一个字符串）这一列的复制。 Note 6: Column也是Spark内的一个独有的对象，简单来说就是一个“列”对象。...，我们之前先创建了一个新列，再删除了旧列，再使用withColumnRenamed方法把它的名字改了。
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。 注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。...创建DataFrame（重要） 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按
一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。...和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。...，它的生命周期仅限于会话范围，会随会话的结束而结束。
上同样是可以使用的。...DataFrame 2.1 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的...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。...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people...1） 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame
新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛，同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...（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...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。...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
您可以使用 Scala ， Java ， Python 或 R 中的 Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time...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...但是，当这个查询启动时， Spark 将从 socket 连接中持续检查新数据。...在这个模型中，当有新数据时， Spark 负责更新 Result Table ，从而减轻用户对它的考虑。...您可以使用 checkpoint location （检查点位置）配置查询，并且查询将保存所有进度信息（即，每个触发器中处理的偏移范围）和正在运行的 aggregates （聚合）（例如 quick
DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。...在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，DataFrame跟DataSet,他们跟RDD的区别首先从版本上来看 RDD(Spark1.0) ----> DataFrame(Spark1.3...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。
作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...1.4版本中作为重要的新特性之一正式宣布。...目前SparkR RDD实现了Scala RDD API中的大部分方法，可以满足大多数情况下的使用需求： SparkR支持的创建RDD的方式有： 从R list或vector创建RDD（parallelize...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。
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。...可以通过如下数据源创建DataFrame： 已有的RDD 结构化数据文件 JSON数据集 Hive表 外部数据库 Spark SQL和DataFrame API已经在下述几种程序设计语言中实现： Scala.../pyspark.sql.html） 本文中所涉及的Spark SQL代码示例均使用Spark Scala Shell程序。...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...如下代码示例展示了如何使用新的数据类型类StructType，StringType和StructField指定模式。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...] = [num: int] 我们可以验证上述操作是否创建了只有两个分区的新DataFrame：可以看出，分区数变为了2 scala> numsDF2.rdd.partitions.size res13..., partitionExprs: _*) } 解释 返回一个按照指定分区列的新的DataSet，具体的分区数量有参数spark.sql.shuffle.partitions默认指定，该默认值为200...repartition除了可以指定具体的分区数之外，还可以指定具体的分区字段。我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...如果要将数据写出到文件系统中，则可以选择一个分区大小，以创建合理大小的文件。 该使用哪种方法进行重分区呢？
合并多个数据源中的数据也较困难。 14.2 DataFrame和Dataset （1）DataFrame 由于RDD的局限性，Spark产生了DataFrame。...以行为单位构成的分布式数据集合，按照列赋予不同的名称。对select、fileter、aggregation和sort等操作符的抽象。...spark变量均是SparkSession对象 将RDD隐式转换为DataFrame import spark.implicits._ 步骤2：创建DataFrame或Dataset 提供了读写各种格式数据的...也就是说Spark session对象（spark）中的SparkContext就是Spark context对象（sc）,从下面输出信息可以验证。...14.10 Spark SQL的表 （1）Session范围内的临时表 df.createOrReplaceTempView(“tableName”) 只在Session范围内有效，Session结束临时表自动销毁
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