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...在 Spark 2.1 中， DataFrame 的概念已经弱化了，将它视为 DataSet 的一种实现 DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]...Spark SQL's optimized execution engine[1]。通过列名，在处理数据的时候就可以通过列名操作。...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...NaN，如果数据中存在 NaN（不是 null ）,那么一些统计函数算出来的数据就会变成 NaN，如 avg。
在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...1.UDAF 聚合函数是对一组行进行操作并产生结果的函数，例如sum()或count()函数。用户定义的聚合函数(UDAF)通常用于更复杂的聚合，而这些聚合并不是常使用的分析工具自带的。...这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...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。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。
2、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，如 foreach 时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在 action...中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过。...主要有两种方式： 第一种：是通过反射来获取 RDD 中的 Schema 信息，这种方式适合于列名已知的情况下。 ...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。...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含 Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持，这样就可以使用这些特性了。
虽然编码器和标准的序列化都负责将一个对象序列化成字节, 编码器是动态生成的代码, 并且使用了一种允许 Spark 去执行许多像 filtering, sorting 以及 hashing 这样的操作,...class 定义了表的 Schema.Case class 的参数名使用反射读取并且成为了列名.Case class 也可以是嵌套的或者包含像 Seq 或者 Array 这样的复杂类型.这个 RDD...Partition Discovery （分区发现） Table partitioning （表分区）是在像 Hive 这样的系统中使用的常见的优化方法....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。...在 aggregations（聚合）操作中，所有的 NaN values 将被分到同一个组中. 在 join key 中 NaN 可以当做一个普通的值.
2),将命名的属性（如“col”）映射到给定操作符的子节点的输入中。...比如，我们想为SparkSql增加一个固定精度的DECIMAL类型，我们想优化聚合规则，比如sum 和average均值。...它只需要12行代码来编写一个在SUM和AVG表达式中找到这样的小数的规则，并将它们转换为未缩放的64位长整型，然后将聚合后的结果类型转换回来。...最后，像Add（Literal（1），Attribute（“x”））这样的树成为像1 + row.get（“x”）这样的Scala表达式的AST。...后面也会举例讲解，如何在我们的应用中使用。
Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...parser切词 Spark 1.x版本使用的是Scala原生的Parser Combinator构建词法和语法分析器，而Spark 2.x版本使用的是第三方语法解析器工具ANTLR4。...然后在parsePlan过程中，使用AstBuilder.scala将ParseTree转换成catalyst表达式逻辑计划LogicalPlan。...如sum，select，join，where还有score，people都表示什么含义，此时需要基本的元数据信息schema catalog来表达这些token。...int的变量，sum会被解析为特定的聚合函数， ?
Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...当然，我们也可以在使用UDF时，传入常量而非表的列名。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...这两个类型被定义在org.apache.spark.sql.types中。...顾名思义，initialize就是对聚合运算中间结果的初始化，在我们这个例子中，两个求和的中间值都被初始化为0d： def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer
UserDefinedAggregateFunction 类UserDefinedAggregateFunction，在文件udaf.scala里面。...的输出 def deterministic: Boolean 初始化聚合buffer，例如，给聚合buffer以0值 在两个初始buffer调用聚合函数，其返回值应该是初始函数自身...udaf在给定聚合buffer上的最终结果 def evaluate(buffer: Row): Any 使用给定的Column作为输入参数，来为当前UDAF创建一个Column @...(aggregateExpression) } 使用给定Column去重后的值作为参数来生成一个Column @scala.annotation.varargs def distinct...() } } Aggregator 用户自定义聚合函数的基类，可以在Dataset中使用，取出一个组的数据，然后聚合。
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。 ...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...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。...RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]
Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类： 直接接聚合函数，如sum、mean等； 接agg函数，并传入多个聚合函数； 接transform，并传入聚合函数...接apply，实现更为定制化的函数功能，参考Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力 Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类： 直接接聚合函数，如sum、avg...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。...order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下： Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入...纵向拼接，要求列名对齐，而append则相当于一个精简的concat实现，与Python中列表的append方法类似，用于在一个DataFrame尾部追加另一个DataFrame； Spark：Spark
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...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。...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...）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。
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",...("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合 ...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...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
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。...三者区别： 单纯的RDD只有KV这样的数据没有结构，给RDD的数据增加若干结构形成了DataFrame，而为了访问方便不再像SQL那样获取第几个数据，而是像读取对象那种形成了DataSet。 ? ?...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 ?...所以在做一个整体的项目时候，一般还是以Java为主，只有在涉及到迭代式计算采用到Scala这样到函数式编程。...和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。
此表包含了一列名为 “value” 的 strings ，并且 streaming text data 中的每一 line （行）都将成为表中的一 row （行）。...它看起来像下面这样。 # 终端 1: # 运行 Netcat $ nc -lk 9999 apache spark apache hadoop ......像 map ，flatMap 等这样的操作需要在编译时知道这个类型。...在 grouped aggregation （分组聚合）中，为 user-specified grouping column （用户指定的分组列）中的每个唯一值维护 aggregate values （...withWatermark 必须被调用与聚合中使用的 timestamp column （时间戳列）相同的列。
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。...使用相同的方式连接不同的数据源。 兼容Hive 在已有的仓库上直接运行SQL或者HQL。 标准的数据连接。...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。...("insert into user values(1,'zs')") 查询数据 spark.sql("select * from user").show 注意：然而在实际使用中，几乎没有任何人会使用内置的
，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。...不要在顶级列中使用 FIRST。AFTER 的使用没有限制。...参数 描述 tableName 表名 col_old_name 待修改的列名 column_type 新的列类型 col_comment 列comment column_name 列名，放置目标列的新位置
摘要：R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一，在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。...需要指出的是，在Spark 1.4版本中，SparkR的RDD API被隐藏起来没有开放，主要是出于两点考虑： RDD API虽然灵活，但比较底层，R用户可能更习惯于使用更高层的API； RDD API...、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join(), fullOuterJoin(), leftOuterJoin()...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...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
用户自定义聚合函数 强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...中，聚合函数如何使用 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("UDAFDemo") .master...: Row): Unit = { // input是指的使用聚合函数的时候，缓过来的参数封装到了Row if(!...中，聚合函数如何使用 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("UDAFDemo1") .master...]): Unit = { // 在sql中，聚合函数如何使用 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。...如果我们只使用Spark进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用Standalone模式。...所以接下来我们来学习在强大的Yarn 环境 下 Spark 是如何工作的（其实是因为在国内工作中，Yarn 使用的非常多）。...聚合 聚合操作调用的是 agg 方法，该方法有多种调用方式。一般与 groupBy 方法配合使用。 以下示例其中最简单直观的一种用法，对 id 字段求最大值，对 c4 字段求和。
3）Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...//使用聚合函数 val frame = spark.read.json("data/user.json") frame.createOrReplaceTempView("user...("avgAge") //使用聚合函数 val frame:DataFrame = spark.read.json("data/user.json") val userDS :
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