3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...带有这种装饰器的函数接受cols_in和cols_out参数，这些参数指定哪些列需要转换为JSON，哪些列需要转换为JSON。只有在传递了这些信息之后，才能得到定义的实际UDF。
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。...") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ 注册UDF，功能为在数据前添加字符串 scala> spark.udf.register(
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个...RDD： RDD[Array[String]] 每条记录是字符串构成的数组 RDD[(String, Int, ….)]...带有 Schema 的 数据，DataFrame 即 Dataset[Row] val tdwRDD: RDD[Array[String]] = new TDWProvider(sparkSession.sparkContext...getAs 本来是要指定具体的类型的，如 getAs[String]，但因为 tdwDataFrame 的 schema 已知，包括各个字段的类型，如 gid 是 long， 这样如果按 getAs[String...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据，当每个列的类型相同的时候，用数组 如 Array[String]，但一般情况下是不同的，就用元组("a", 1, …)，但这个方法有个局限，我们以
更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...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...object StringIndexerTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder...main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName...main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName
{DataFrame, SparkSession} object SparkSessionApp { def main(args: Array[String]): Unit = { /...{DataFrame, SQLContext} /** * 了解即可，已过时 */ object SQLContextApp { def main(args: Array[String]):...Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...{DataFrame, SparkSession} object DataFrameAPIApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val...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
loc: String) // 3.创建 RDD 并转换为 dataSet val rddToDS = spark.sparkContext .textFile("/usr/file/dept.txt...以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...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:...] 二、Columns列操作 2.1 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。...全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。
如：2, 4, 6 返回 Array(200, 400, 600)。 27....，除了第一个 61、提取列表list1的前2个元素 62、提取列表list1的后2个元素 63、列表list1转换为数组 64、list1转换为 Seq 65、list1转换为 Set 66、list1...列表转换为字符串 67、list1列表反转 68、list1列表排序 69、检测list1列表在指定位置1处是否包含指定元素a 70、列表list1转换为数组 元组（71-76） 71 创建一个元组Y1...92.定义一个变长数组 a,数组类型为string，长度为0 93.向变长数组中添加元素spark 94.定义一个包含以下元素的变长数据，10,20,30,40,50 95.b数组删除元素50 96.在...b数组后面追加一个数组Array(70) 97.使用for循环遍历b数组的内容并输出 98.使用for循环遍历b数组的索引下标，并打印元素 99.在scala中数组常用方法有哪些？
而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据的结构信息，即 schema。...5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。... = [name: string, age: int] scala> personDF3.collect res0: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([...|-- gender: string (nullable = true) |-- country: string (nullable = true) 需要注意的是，数据的分区列的数据类型是自动解析的...此时，分区列数据格式将被默认设置为 String 类型，不再进行类型解析。
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。...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(
并不知道每行Row数据有多少列，弱类型 案例演示，spark-shell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...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。...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...{ def main(args: Array[String]): Unit = { // 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master val spark: SparkSession...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(
64) #显式将方法转换为函数 scala> m _ res19: Int => Int = #将数组的元素小写转大写...，该函数带有两个参数，而前面知识将方法sum的一部分转换为函数（既第二个列表参数），所以上面只带有一个参数 func: Int => (Int => Int) = Array[String] = Array(spark hadoop hive, hive hbase redis hive spark, scala java java) ...4：举例： 上界：参考UpperBound.scala 5：举例： 拼接字符串的例子，接收类型必须是String或者String...addTwoString(1233, 1234) 1.首先将1233转换成字符串的1233 2.再拼加，得到我们想要的结果
= true) |-- name: string (nullable = true) 3）只查看"name"列数据 scala> df.select("name").show() +-------+...）通过反射确定(需要用到样例类) 创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala...= [name: string, age: int] 3）通过编程的方式(了解) 导入所需的类型 scala> import org.apache.spark.sql.types._ import...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...res13: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([Michael, 29], [Andy, 30], [Justin, 19]) ----
RDDS的产生有两种基本方式：通过加载外部数据集或分配对象的集合如，list或set。...{Vector, Vectors} 这将导入所需的库。 接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。...count操作应返回以下结果： res0: Long = 250 现在是时候为逻辑回归算法准备数据，将字符串转换为数值型。...在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。其余的值也被转换为Double型数值，并保存在一个名为稠密矢量的数据结构。...Spark可以用于机器学习的任务，如logistic regression。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...case class 可以嵌套组合成 Sequences 或者 Array。这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...这里 sqlContext 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持 val 修饰的对象的引入。...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成 Schema。
以编程的方式指定Schema Scala Java Python 当 case class 不能够在执行之前被定义（例如, records 记录的结构在一个 string 字符串中被编码了, 或者一个...partitioning columns （分区列）的 data types （数据类型）.目前, 支持 numeric data types （数字数据类型）和 string type （字符串类型）... 配置, 默认为 true .当禁用 type inference （类型推断）时, string type （字符串类型）将用于 partitioning columns （分区列）....它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...一般来说论文类尝试使用两种语言的共有类型（如 Array 替代了一些特定集合）。在某些情况下不通用的类型情况下，（例如，passing in closures 或 Maps）使用函数重载代替。
ETL的数据存储到Kafka Topic中 */ object _01StructuredEtlKafka { def main(args: Array[String]): Unit = {...(value AS STRING)") // 提取value字段值，并且转换为String类型 .as[String] // 转换为Dataset[String] .filter...step2、给以Schema，就是字段名称 step3、转换为JSON字符串 package cn.itcast.spark.kafka import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction...(value AS STRING)") // 提取value字段值，并且转换为String类型 .as[String] // 转换为Dataset[String] .filter...希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示： 基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。
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。...样例类可以包含诸如Seq或者Array等复杂的结构。...// RDD=>DS val rdd01: RDD[(String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(Array(("张三", 18), ("李四", 49)))...功能：在数据前添加字符串“Name:” spark.udf.register("addName", (x: String) => "Name:" + x) // 6 调用自定义UDF函数...main(args: Array[String]): Unit = { // 1 创建上下文环境配置对象 val conf: SparkConf = new SparkConf().
RDDS的产生有两种基本方式：通过加载外部数据集或分配对象的集合如，list或set。...{Vector, Vectors} 这将导入所需的库。 接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。...count操作应返回以下结果： res0: Long = 250 现在是时候为逻辑回归算法准备数据，将字符串转换为数值型。...在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。...Spark可以用于机器学习的任务，如logistic regression。
通过反射获取Bean的基本信息，依据Bean的信息定义Schema。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）。...: string (nullable = true) |-- country: string (nullable = true) 需要注意的是，数据的分区列的数据类型是自动解析的。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...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。 ?...key不允许为空，valueContainsNull指示value是否允许为空 StructType(fields): 代表带有一个StructFields（列）描述结构数据。
4、列表 定义 可变列表 定义 可变列表操作 列表常用操作 判断列表是否为空 拼接两个列表 获取列表的首个元素和剩余部分 反转列表 获取列表前缀和后缀 扁平化(压平) 拉链与拉开 转换字符串 生成字符串...[元素类型]() 创建带有初始元素的ArrayBuffer • val/var a = ArrayBuffer(元素1，元素2，元素3....)...scala> val a = ArrayBuffer("hadoop", "storm", "spark") a: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[String...List（toList） 转换为Array（toArray） 示例 1....Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6) // 转换为数组 scala> a.toArray res24: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6)
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