使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people5...., structType) dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] DataFrame转换为RDD 直接调用...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...[Person] res14: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age: bigint, name: string] Dataset转DataFrame...目的：Spark读写Json数据，其中数据源可以在本地也可以在HDFS文件系统注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。
DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame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。 Spark SQL性能上比RDD要高。...= spark.read.json("input/user.json") // 写出到文件(默认保存为parquet文件) df.write.save("output01") //...") // 追加到文件(如文件存在则追加) df.write.mode("append").json("output02") // 追加到文件(如文件存在则忽略) df.write.mode...("ignore").json("output02") // 追加到文件(如文件存在则覆盖) df.write.mode("overwrite").json("output02") //...追加到文件(如文件存在则报错。
而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...读取文件数据源 Spark SQL 支持的文件类型包括：parquet、text、csv、json、orc 等。...DataSet 转 DataFrame 直接调用 toDF，即可将 DataSet 转换为 DataFrame： val peopleDF4 = peopleDS.toDF peopleDF4.show...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame） 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...RDD 转 DataSet 重新读取并加载广州二手房信息数据源文件，将其转换为 DataSet 数据集： val houseRdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs
SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc); DataFrame df = sqlContext.read().json...当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...当Hive metastore Parquet表转换为enabled时，表修改后缓存的元数据并不能刷新。所以，当表被Hive或其它工具修改时，则必须手动刷新元数据，以保证元数据的一致性。...该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。 需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。...在后续的Spark版本中将逐渐增强自动调优功能，下表中的参数在后续的版本中或许将不再需要配置。 ?
schema table text textFile (2)读取json文件创建DataFrame 注意:spark.read.load默认获取parquet格式文件 scala> val...2.2 SQL风格语法 (主要) 1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...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。...DSL 风格语法 (次要) 1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...1） 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.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。...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame =...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...（1）导入隐式转换 import spark.implicits._ （2）转换 val testDF = testDS.toDF 4.2 DataFrame转DataSet （1）导入隐式转换 import
创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...= spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames...Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1:...org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] # Datasets转DataFrames
比如 select，groupby 之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作，如 dataDF.createOrReplaceTempView("tmp") spark.sql("select...第2章 执行 Spark SQL 查询 2.1 命令行查询流程 打开 spark-shell 例子：查询大于 30 岁的用户 创建如下 JSON 文件，注意 JSON 的格式： {"name":"Michael...3.7.1 用户自定义 UDF 函数 scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...("examples/src/main/resources/people.json") // Spark SQL 的专业输入模式 peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...注意：这个 JSON 文件不是一个传统的 JSON 文件，每一行都得是一个 JSON 串。
DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...允许为 DataFrame 指定一个名称，并将其保存为一个临时表。该表只存在于当前 SparkSession 的上下文，不会在元数据存储中注册表，也不会在磁盘创建任何文件。...() 大文件处理 val zips: DataFrame = spark.read.json("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/zips.json...这些隐式转换函数包含了许多DataFrame和Dataset的转换方法，例如将RDD转换为DataFrame或将元组转换为Dataset等。..._，则需要手动导入org.apache.spark.sql.Row以及org.apache.spark.sql.functions._等包，并通过调用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。
通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。...在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...数据源（Data Sources）：随着数据源API的增加，Spark SQL可以便捷地处理以多种不同格式存储的结构化数据，如Parquet，JSON以及Apache Avro库。...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...customersByCity.map(t => t(0) + "," + t(1)).collect().foreach(println) 除了文本文件之外，也可以从其他数据源中加载数据，如JSON数据文件
文件，创建DataFrame（针对json文件创建DataFrame） DataFrame studentScoresDF = sqlContext.read().json"hdfs://spark1...:9000/spark-study/students.json"); // 针对学生成绩信息的DataFrame，注册临时表，查询分数大于80分的学生的姓名 // （注册临时表，针对临时表执行sql...studentInfosDF = sqlContext.read().json(studentInfoJSONsRDD); // 针对学生基本信息DataFrame，注册临时表，然后查询分数大于80...// （将DataFrame中的数据保存到外部的json文件中去） goodStudentsDF.write().format("json").save("hdfs://spark1...版本 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext
举个例子, 下面就是基于一个JSON文件创建一个DataFrame: val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json"...请注意, 以 a json file 提供的文件不是典型的 JSON 文件....对于 regular multi-line JSON file （常规的多行 JSON 文件）, 将 multiLine 选项设置为 true . // Primitive types (Int, String...SQL / DataFrame 函数的规范名称现在是小写（例如 sum vs SUM）。 JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。...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。
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. ...读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...对于DataFrame创建一个全局表 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark-local/examples/src/main/...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
org.apache.spark.sql.functions._ - step5、保存结果数据 先保存到MySQL表中 再保存到CSV文件 无论是编写DSL还是SQL，性能都是一样的...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()...] scala> dataframe.as[String] res3: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] 读取Json数据...，封装到DataFrame中，指定CaseClass，转换为Dataset scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json...") 方式二：以文本文件方式加载，然后使用函数（get_json_object）提取JSON中字段值 val dataset = spark.read.textFile("") dataset.select
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。...scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json") empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...Dataframe中writer方法，写入数据到MYSQL表中 // TODO: step 4....将分析结果数据保存到外部存储系统中，比如保存到MySQL数据库表中或者CSV文件中 resultDF.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) // 保存结果数据至...// 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中，文件首行为列名称
本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能! ?...首先Maven依赖中需要添加新的依赖项： org.apache.spark spark-sql_2.11...._ val df = spark.read.json("in/people.json") // 查询所有数据 df.show() // 过滤器查询 df.filter...($"age">21).show() // 创建临时表 df.createOrReplaceTempView("persons") // Sparksql 查询 spark.sql...] = df.as[User] // 转换为DF val df1: DataFrame = ds.toDF() // 转换为RDD val rdd1: RDD[Row
DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。...下面这个例子就是读取一个 Json 文件来创建一个 DataFrames： val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json...import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder import org.apache.spark.sql.Encoder...DataFrame 可以创建临时表，创建了临时表后就可以在上面执行 sql 语句了。本节主要介绍 Spark 数据源的加载与保存以及一些内置的操作。...缓存数据至内存 Spark SQL 通过调用 spark.cacheTable 或 dataFrame.cache() 来将表以列式形式缓存到内存。
可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...等等） 支持SparkSql操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql语句操作 支持一些方便的保存方式，比如保存成csv、json等格式 基于sparksql引擎构建...Dataset转RDD、DataFrame DataSet转RDD：直接转 val rdd = testDS.rdd DataSet转DataFrame：直接转即可，spark会把case class封装成...，此时需要将此逻辑执行计划转换为Physical Plan。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark...DataSet/DataFrame DataSet/DataFrame都是Spark SQL提供的分布式数据集，相对于RDD而言，除了记录数据以外，还记录表的schema信息。...DataFrame是DataSet以命名列方式组织的分布式数据集，类似于RDBMS中的表，或者R和Python中的 data frame。...sparkSession.sql("select * from person order by age desc limit 2") //保存结果为json文件。...以求平均数为例： import org.apache.spark.sql.
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