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。...org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.Encoder; import org.apache.spark.sql.Encoders;...._ // Create an RDD of Person objects from a text file, convert it to a Dataframe val peopleDF = spark.sparkContext...; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row
Spark SQL 它是一个用于结构化数据处理的Spark模块，它允许你编写更少的代码来完成任务，并且在底层，它可以智能地执行优化。SparkSQL模块由两个主要部分组成。...Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...Spark SQL模块可以轻松读取数据并从以下任何格式写入数据; CSV，XML和JSON以及二进制数据的常见格式是Avro，Parquet和ORC。...这意味着，如果数据集被缓存在内存中，则内存使用量将减少，以及SPark在混洗过程中需要通过网络传输的字节数减少。...创建数据集 有几种方法可以创建数据集： · 第一种方法是使用DataFrame类的as(symbol)函数将DataFrame转换为DataSet。
新建一个 dataframe ： val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"),...), (3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行...利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+-...| 68| | 3| 2| 36| 69| | 1| 3| 4|null| +---+-----+----+----+ 利用 dropDuplicates 可以根据 ID 来删除
Spark 1.3版本开始，SchemaRDD重命名为DataFrame，以更好反映其API和功能实质。因此，DataFrame曾被称为SchemaRDD，但现已不再使用这名称。...2.2 Spark SQL的DataFrame优点 可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能 支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率...DataFrame，具有命名列的Dataset，类似： 关系数据库中的表 Python中的数据框 但内部有更多优化功能。...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...先对DataFrame使用.limit(n)方法，限制返回行数前n行 然后使用queryExecution方法生成一个Spark SQL查询计划 最后使用collectFromPlan方法收集数据并返回一个包含前
可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。...SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。...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。...开始 起始点：SparkSession SparkSession 类是到 Spark SQL 所有功能的入口点，只需调用 SparkSession.builder() 即可创建： import org.apache.spark.sql.SparkSession...使用这种方式将返回 DataFrame，并且 Spark SQL 可以轻易处理或与其他数据做 join 操作，所以我们应该优先使用这种方式而不是 JdbcRDD。
在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf() .setMaster...+---+ |1 |asf |0 | |2 |2143 |0 | |3 |rfds |0 | +---+-------+---+ 可以看到 withColumn 很依赖原来 dataFrame...的结构，但是假设没有 id 这一列，那么增加列的时候灵活度就降低了很多，假设原始 dataFrame 如下： +---+-------+ | id|content| +---+-------+ |...a| asf| | b| 2143| | b| rfds| +---+-------+ 这样可以用 udf 写自定义函数进行增加列： import org.apache.spark.sql.functions.udf...// 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("test") val spark
val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...: DataFrame = peopleRDD // 1....使用map方法将每行字符串按逗号分割为数组 .map(_.split(",")) // 2....方法将RDD转换为DataFrame val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show
语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions._ 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。.../LanguageManual+Select 12-[掌握]-电影评分数据分析之需求说明和加载数据 使用电影评分数据进行数据分析，分别使用DSL编程和SQL编程，熟悉数据处理函数及SQL使用...14-[掌握]-电影评分数据分析之SQL分析 首先将DataFrame注册为临时视图，再编写SQL语句，最后使用SparkSession执行，代码如下； // TODO: step3....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？
当我们使用 spark-shell 的时候, spark 会自动的创建一个叫做spark的SparkSession, 就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext ? 二....使用 DataFrame 进行编程 Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. ...src/main/resources/employees.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, salary: bigint...SQL 语法风格(主要) SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询. 这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1....通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("select * from global_temp.people") res31: org.apache.spark.sql.DataFrame
中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions...._ 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.../LanguageManual+Select 12-[掌握]-电影评分数据分析之需求说明和加载数据 使用电影评分数据进行数据分析，分别使用DSL编程和SQL编程，熟悉数据处理函数及SQL使用...14-[掌握]-电影评分数据分析之SQL分析 首先将DataFrame注册为临时视图，再编写SQL语句，最后使用SparkSession执行，代码如下； // TODO: step3....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？
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）....import org.apache.spark.sql.SQLContext Scala用户注意，我们不使用 import HiveContext....这两个类都需要运行spark。 例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...如果想合并schema需要设置mergeSchema 为true，当然还有另外一种方式是设置spark.sql.parquet.mergeSchema为true。...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换 当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet...如何修改配置项： 可以通过SparkSession 的setConf 或则使用SQL命令 [Bash shell] 纯文本查看 复制代码 ? SET key=value 更多配置项如下： ?
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....在这篇博文中, 我们将介绍一些重要的功能, 其中包括： 随机数据生成功能 摘要和描述性统计功能 样本协方差和相关性功能 交叉表(又名列联表) 频繁项目(注: 即多次出现的项目) 数学函数 我们在例子中使用...DataFrame上的常规选择功能来控制描述性统计信息列表和应用的列： In [5]: from pyspark.sql.functions import mean, min, max In [6]:...在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数. 下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目. 我们已经实现了Karp等人提出的单通道算法.
使用 DataSet 进行编程 DataSet 和 RDD 类似, 但是DataSet没有使用 Java 序列化或者 Kryo序列化, 而是使用一种专门的编码器去序列化对象, 然后在网络上处理或者传输...虽然编码器和标准序列化都负责将对象转换成字节，但编码器是动态生成的代码，使用的格式允许Spark执行许多操作，如过滤、排序和哈希，而无需将字节反序列化回对象。 ...使用基本类型的序列得到 DataSet // 基本类型的编码被自动创建. importing spark.implicits._ scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5,6).toDS...从 DataFrame到DataSet scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...] scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint] scala> df.show
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 构建流式(Spark Streaming)计算程序 准备工作...所以我们定义了一张testJoinTable表，然后该表可以直接可以被流式数据中使用(使用Join)。最后打印出结果。...启动StreamingPro Local模式： cd $SPARK_HOME ....UI 集群模式： cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 流式处理程序
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 完成批处理的流程。...gist 在批处理模式下，所有的数据源和输出都各自有一个固定的模块(使用了Spark的Datasource API),然后对模块做配置即可，无需使用不同的模块。...启动StreamingPro Local模式： cd $SPARK_HOME ....file:///tmp/test.json 访问 http://127.0.0.1:4040 可进入Spark UI 集群模式： cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 批处理程序
前言 CarbonData已经发布了1.0版本，变更还是很快的，这个版本已经移除了kettle了，使得部署和使用 变得很简单，而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。...下载Spark发行版 比如我下载后的版本是这个： spark-1.6.3-bin-hadoop2.6。.../bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \ --master local[2] \ --name sql-interactive...-1.0.0-incubating.jar \ --files $SHome/hive-site.xml \ --conf "spark.sql.hive.thriftServer.singleSession...20%20'\''%2FUsers%2Fallwefantasy%2Fstreamingpro%2Fsample.csv'\''%20%20INTO%20TABLE%20test_table4' 这个使用我们可以用
首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型...三者的区别 2.1 RDD RDD一般和spark mlib同时使用 RDD不支持sparksql操作 2.2 DataFrame 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为...与DataSet一般不与 spark mlib 同时使用 DataFrame与DataSet均支持 SparkSQL 的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql...语句操作 dataDF.createOrReplaceTempView("tmp") spark.sql("select ROW,DATE from tmp where DATE is not
使用HiveContext，可以执行Hive的大部分功能，包括创建表、往表里导入数据以及用SQL语句查询表中的数据。查询出来的数据是一个Row数组。...当Managed Table被删除时，表中的数据也会一并被物理删除。 registerTempTable只是注册一个临时的表，只要Spark Application重启或者停止了，那么表就没了。...，使用HiveContext的sql()方法，可以执行Hive中能够执行的HiveQL语句 // 判断是否存在student_infos表，如果存在则删除 hiveContext.sql("DROP...TABLE student_scores"); // 第二个功能，执行sql还可以返回DataFrame，用于查询 // 执行sql查询，关联两张表，查询成绩大于80分的学生 DataFrame..."); // 第四个功能，可以用table()方法，针对hive表，直接创建DataFrame // 然后针对good_student_infos表，直接创建DataFrame Row
使用删除表格的SQL命令与删除数据的命令一样，只是删除的是表格这个对象， 语法如下：DROP TABLE 表名 一般在删除表格之前，需判断这个表格存不存在，存在则删除，不存在则不进行执行任何代码。...代码1与代码2同样能删除表格。 另外，着重强调一点，删除表格之前，必须先删除含有外键的表格，如果直接删除外键引用的主键表格，将会报错。...Employee的对象，且类型为表格 IF EXISTS(SELECT * FROM sys.sysobjects WHERE name = 'Employee' AND xtype = 'U') --则删除...--如果在PersonInfo数据库表格对象中找到一个名为Person的表格 IF EXISTS(SELECT * FROM sys.tables WHERE name = 'Person') --则删除
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