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",...//获取记录总数 val row = df.first()//获取第一条记录 val value = row.getString(1)//获取该行指定列的值 df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个...Array 其实就是调用了df对象对应的底层的rdd的collect方法 2、通过sql语句来调用 1．针对表的操作 1>创建表 df.registerTempTable("tabName") 2>查看表...1、创建工程 打开scala IDE开发环境，创建一个scala工程。 2、导入jar包 导入spark相关依赖jar包。 ? 3、创建类 创建包路径以object类。...4、代码示意 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext
方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF("id"...//3.将RDD转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 //import spark.implicits._...方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ //注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息...可以发现以上三种方法都可以成功创建DataFrame/DataSet，接下来讲解的是在利用SparkSQL花式查询数据。 2....方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ //注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息
toDF方法,需要导入隐式转换! ...toDF方法,需要导入隐式转换! ...： 第一步、RDD中数据类型为Row：RDD[Row]； 第二步、针对Row中数据定义Schema：StructType； 第三步、使用SparkSession中方法将定义的Schema应用到RDD...toDF方法,需要导入隐式转换! ...toDF方法,需要导入隐式转换!
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，因此DataFrame可以完成RDD的绝大多数功能，在开发使用时，也可以调用方法将RDD和DataFrame进行相互转换。...Spark Core和Spark SQL的关系 我们可以用一句话描述这个关系: Spark SQL正是在Spark Core的执行引擎基础上针对结构化数据处理进行优化和改进。...Spark SQL会对代码事先进行优化。 DataFrame的创建方式 Spark 本身支持种类丰富的数据源与数据格式，DataFrame的创建方式更是多种多样。...createDataFrame & toDF createDataFrame方法 在SqlContext中使用createDataFrame也可以创建DataFrame。...方法 我们可以通过导入spark.implicits, 然后通过在 RDD 之上调用 toDF 就能轻松创建 DataFrame。
1）创建一个RDD scala> val peopleRDD = sc.textFile("/input/people.txt") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...1）创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person]...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...3）转换 val testDS = testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
在Bash中定义一个数组 有两种方法可以在bash脚本中创建新数组。第一个是使用declare命令来定义一个Array。此命令将定义名为test_array的关联数组。...$ declare -a test_array 还可以通过分配元素来创建数组。...echo {test_array [@]} apple orange lemon 通过数组循环 还可以使用bash脚本中的循环访问数组元素。...for i in ${test_array[@]} do echo $i don 向数组中添加新元素 可以使用（+=）操作向现有数组添加任意数量的元素。...以下是从bash脚本中的数组中删除索引2处的元素。
通体来说有三种方法，分别是使用toDF方法，使用createDataFrame方法和通过读文件的直接创建DataFrame。....appName("Spark SQL basic example") .enableHiveSupport() .getOrCreate() 1、使用toDF方法创建DataFrame...对象 使用toDF方法，我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。...2、使用createDataFrame方法创建DataFrame对象 这一种方法比较繁琐，通过row+schema创建DataFrame： def createDFBySchema(spark:SparkSession...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。
针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值 下面是基于Spark MLlib...2.2.0的代码样例： package xingoo.ml.features.tranformer import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer...： package xingoo.ml.features.tranformer import org.apache.spark.ml.attribute.Attribute import org.apache.spark.ml.feature...源码剖析 首先我们创建一个DataFrame，获得原始数据： val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, "a"), (1, "b"),...(2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c") )).toDF("id", "category") 然后创建对应的StringIndexer
三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action行动算子如foreach时，三者才会开始遍历运算。 三者有许多共同的函数，如filter，排序等。...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； val spark: SparkSession...，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。...// 4.1 df.write.保存数据：csv jdbc json orc parquet text // 注意：保存数据的相关参数需写到上述方法中。...企业开发中，通常采用外部Hive。 4.1 内嵌Hive应用 内嵌Hive，元数据存储在Derby数据库。
方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF("id"...方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 //import spark.implicits._ val schema: StructType = StructType(Seq(...方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ //注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息...方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ //注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息...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。
命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义Schema 调用toDF函数，创建DataFrame 2、数据分析（案例讲解...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...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...Dataframe中writer方法，写入数据到MYSQL表中 // TODO: step 4.
Schema 调用toDF函数，创建DataFrame 2、数据分析（案例讲解） 编写DSL，调用DataFrame API（类似RDD中函数，比如flatMap和类似SQL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...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...Dataframe中writer方法，写入数据到MYSQL表中 // TODO: step 4.
请注意，虽然API完全支持INSERT，但不鼓励在Spark中使用它。 使用INSERT是有风险的，因为Spark任务可能需要重新执行，这意味着可能要求再次插入已插入的行。...UPDATE - 更新dataframe中的行 一、插入数据insert操作 先创建一张表，然后把数据插入到表中 package cn.it import java.util import cn.it.SparkKuduDemo...import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。...因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。...可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf...()方法，将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true 案例：合并学生的基本信息，和成绩信息的元数据 import org.apache.spark.SparkConf...import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.SaveMode
项目需求： ip.txt:包含ip起始地址，ip结束地址，ip所属省份 access.txt:包含ip地址和各种访问数据 需求：两表联合查询每个省份的ip数量 SparkCore 使用广播，将小表广播到...{Level, Logger} import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark...，转换成DataFrame，创建两个view。...() } } 2.改进方法 两表join，如果数据量太大，就会导致运行速度变慢。...所以将ip的数据以广播的方式发送到Executor。构建一个自定义方法，进行查询。 import day07.MyUtils import org.apache.spark.sql.
4、Spark SQL 的计算速度(Spark sql 比 Hive 快了至少一个数量级，尤其是在 Tungsten 成熟以后会更加无可匹敌)，Spark SQL 推出的 DataFrame 可以让数据仓库直接使用机器学习...2、通过创建 SparkSession 来使用 SparkSQL： 示例代码如下： package com.atguigu.sparksql import org.apache.spark.sql.SparkSession...========== Spark SQL 的输入和输出 ========== 1、对于 Spark SQL 的输入需要使用 sparkSession.read 方法 （1）通用模式 sparkSession.read.format...4、在第一次启动创建 metastore 的时候，需要指定 spark.sql.warehouse.dir 这个参数， 比如：bin/spark-shell --conf spark.sql.warehouse.dir...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。...在使用一些特殊的操作时，一定要加上import spark.implicits._不然toDF、toDS无法使用。 RDD、DataFrame、DataSet ?...相同点 RDD、DataFrame、DataSet全部都是平台下到分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供了便利 三者都有惰性机制，在创建，转换，如map方法时候不会立即执行，只有遇到了Action算子比如...加载数据 read直接加载数据 scala> spark.read. csv jdbc json orc parquet textFile… … 注意：加载数据的相关参数需写到上述方法中。
1、从json文件创建dataFrame val df: DataFrame = sqlContext.read.json("hdfs://master:9000/user/spark/data/...= "name age" import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types....（注意load方法默认是加载parquet文件） val df = sqlContext.read.load("hdfs://master:9000/user/spark/data/namesAndAges.parquet...和save方法（可通过手动设置数据源和保存测mode） val df =sqlContext.read.format("json").load("hdfs://master:9000/user/spark.../data/ages.parquet") 7、直接使用sql查询数据源 val df = sqlContext.sql("SELECT * FROM parquet.
spark临时表 insertInto函数是向表中写入数据，可以看出此函数不能指定数据库和分区等信息，不可以直接写入。...向hive数据仓库写入数据必须指定数据库，hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table .....")...下面语句是向指定数据库数据表中写入数据： case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext...().insertInto("tableName") 创建一个case类将RDD中数据类型转为case类类型，然后通过toDF转换DataFrame,调用insertInto函数时，首先指定数据库，使用的是...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")
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