: 新列名,强制必须存在,如果在嵌套类型中添加子列,请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1,设置字段为users.col1...新列的类型 nullable : 新列是否可为null,可为空,当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释,可为空 col_position : 列添加的位置,值可为FIRST或者AFTER...某字段 • 如果设置为FIRST,那么新加的列在表的第一列 • 如果设置为AFTER 某字段,将在某字段后添加新列 • 如果设置为空,只有当新的子列被添加到嵌套列时,才能使用 FIRST。...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段(map和array) 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...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型(map或array的值),将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列
createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值,创建表时。...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。...但是,这意味着如果你的列名中包含任何圆点,你现在必须避免使用反引号(如 table.column.with.dots.nested)。 在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。...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。...在 Spark 1.3 中,Java API 和 Scala API 已经统一。两种语言的用户可以使用 SQLContext 和 DataFrame。
1.4版本中作为重要的新特性之一正式宣布。...的实现上目前不够健壮,可能会影响用户体验,比如每个分区的数据必须能全部装入到内存中的限制,对包含复杂数据类型的RDD的处理可能会存在问题等。...RDD API 用户使用SparkR RDD API在R中创建RDD,并在RDD上执行各种操作。...为了更符合R用户的习惯,SparkR还支持用$、[]、[[]]操作符选择列,可以用$ <- 的语法来增加、修改和删除列 RDD map类操作:lapply()/map(),flatMap(),lapplyPartition...总结 Spark将正式支持R API对熟悉R语言的数据科学家是一个福音,他们可以在R中无缝地使用RDD和Data Frame API,借助Spark内存计算、统一软件栈上支持多种计算模型的优势,高效地进行分布式数据计算和分析
而HiveContext可以在内存中创建表和视图,并将其存储在Hive Metastore中。...在Scala和Java中,DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示: Scala API中,DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中,用户需要使用Dataset.../people.json") // 查看DF的内部结构:列名、列的数据类型、是否可以为空 people.printSchema() // 展示出DF内部的数据 people.show...通过调用该实例的方法,可以将各种Scala数据类型(如case class、元组等)与Spark SQL中的数据类型(如Row、DataFrame、Dataset等)之间进行转换,从而方便地进行数据操作和查询...例如,可以使用 col 函数来创建一个 Column 对象,然后在 select 方法中使用该列: import org.apache.spark.sql.functions.col val selected
它是多行结构,每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式(异质性),而同一列只能是同种类型的数据(同质性)。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据;比如,列和行的名字。...Spark的惰性求值意味着其执行只能被某种行为被触发。在Spark中,惰性求值在数据转换发生时。 数据框实际上是不可变的。由于不可变,意味着它作为对象一旦被创建其状态就不能被改变。...数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象的数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息,包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3....列名和个数(行和列) 当我们想看一下这个数据框对象的各列名、行数或列数时,我们用以下方法: 4. 描述指定列 如果我们要看一下数据框中某指定列的概要信息,我们会用describe方法。...这个方法会提供我们指定列的统计概要信息,如果没有指定列名,它会提供这个数据框对象的统计信息。 5. 查询多列 如果我们要从数据框中查询多个指定列,我们可以用select方法。 6.
然后Spark SQL在执行查询任务时,只需扫描必需的列,从而以减少扫描数据量、提高性能。通过缓存数据,Spark SQL还可以自动调节压缩,从而达到最小化内存使用率和降低GC压力的目的。...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=[...仅元数据查询:对于可以通过仅使用元数据就能完成的查询,当前Spark SQL还是需要启动任务来计算结果。...StructField(name, dataType, nullable): 表示StructType中的一个字段。name表示列名、dataType表示数据类型、nullable指示是否允许为空。...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。 ?
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...DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...如何获取Row中每个字段的值呢???? 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???...} 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...原因:在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时,默认的分区数(spark.sql.shuffle.partitions )为200,在实际项目中要合理的设置。
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)...DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...如何获取Row中每个字段的值呢???? 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???...} 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...原因:在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时,默认的分区数(spark.sql.shuffle.partitions )为200,在实际项目中要合理的设置。
注:由于Spark是基于scala语言实现,所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法(首单词小写,后面单次首字母大写,例如someFunction),而非Python中的蛇形命名(各单词均小写...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...: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...,仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列,返回一个筛选新列的DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多列的情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,在创建多列时首选
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?...col(x)的意思就是“一个列名为x的列“。它的主要用法体现在一些比较复杂的SQL中的join操作上,但这里简单理解为“一列数据“就可以了。 5....,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。...因为我们是在IDEA中运行代码,它会自动的开始和结束Spark进程,因此程序执行的很快的话,是看不到它的,所以我们运行下面的这一段代码。
一,概述 为了实现Spark SQL,基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...首先,希望能够轻松地向Spark SQL添加新的优化技术和功能,特别是为了解决大数据(例如,半结构化数据和高级分析)所遇到的各种问题。...每个批次后,开发人员还可以在新树上进行合理检查(例如,看看是否所有属性都是分配类型了),通常也通过递归匹配来编写。 最后,规则条件及其本身可以包含任意的Scala代码。...物理计划还可以执行基于规则的物理优化,比如将列裁剪和过滤操在一个Spark的Map算子中以pipeline方式执行。此外,它可以将逻辑计划的操作下推到支持谓词或projection 下推的数据源。...后面也会举例讲解,如何在我们的应用中使用。
,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。...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...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。...result.toJavaRDD resultRDD.saveAsTextFile("D://sqlresult") } } 5、部署到服务器 打jar包,并上传到linux虚拟机上,在spark
= [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame,case类定义了...table的结构,case类属性通过反射变成了表的列名。...spark.implicits._ (2)创建样例类 case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型 (...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。
虽然 PySpark 从数据中推断出模式,但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型,本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...StructType是StructField的集合,它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。...类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。...StructType 是 StructField 的集合,用于定义列名、数据类型和是否可为空的标志。...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。
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。...如上所述,在 Spark 2.0 中,DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...在一个分区的表中,数据往往存储在不同的目录,分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...在使用时,需要将对应数据库的 JDBC driver 包含到 spark classpath 中。
2、Spark SQL 的特点: (1)和 Spark Core 的无缝集成,可以在写整个 RDD 应用的时候,配合 Spark SQL 来实现逻辑。 ...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... Schema 信息,适合于编译期不能确定列的情况(注意:这是第三种方式) val schemaString = "name age" // 实际开发中 schemaString 是动态生成的 val ...2、如果需要访问 Row 对象中的每一个元素,可以通过索引 row(0);也可以通过列名 row.getAsString 或者索引 row.getAsInt。...3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句,在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。
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。 ...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说,很昂贵也负担不起) 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型...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...在已知的几种大数据处理软件中,Hadoop的HBase采用列存储,MongoDB是文档型的行存储,Lexst是二进制型的行存储。 1.列存储 什么是列存储? ...由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。
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。 3)内嵌了查询优化框架,在把SQL解析成逻辑执行计划之后,最后变成RDD的计算。...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说,很昂贵也负担不起) 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array...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...在已知的几种大数据处理软件中,Hadoop的HBase采用列存储,MongoDB是文档型的行存储,Lexst是二进制型的行存储。 1.列存储 什么是列存储?...列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以只读取需要的数据,降低IO数据量; 压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。
DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象,是DataFrame的一个扩展。...SparkSession新的起始点 在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询;一个叫HiveContext,用于连接Hive...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SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession...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...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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云