举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...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)...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。...(), df.printSchema() [dbm1p9b1zq.png] 2) 定义处理过程，并用封装类装饰 为简单起见，假设只想将值为 42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
Hudi添加了每个记录的元数据字段，如_hoodie_record_key， _hoodie_partition path， _hoodie_commit_time，它有多种用途。...它们有助于避免在合并、压缩和其他表操作期间重新计算记录键、分区路径，还有助于支持记录级增量查询(与仅跟踪文件的其他表格式相比)。...目前，元字段只计算一次，并作为记录元数据存储，并在各种操作中重用。...但如果你有一个旧版本的hudi的现有表，虚拟键可以启用。w.r.t虚拟键支持的另一个约束是，给定表的键生成器属性不能在给定hudi表的生命周期中更改。在这个模型中，用户还分担确保表中键的唯一性的责任。...使用虚拟键时，每次需要(合并、压缩、MOR快照读取)时都必须重新计算键。因此，我们为Copy-On-Write表上的所有内置键生成器支持虚拟键。
考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。 码字不易，先赞后看，养成习惯! ?...SparkSession 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...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people...= true) |-- name: string (nullable = true) 3）只查看"name"列数据 scala> df.select("name").show() +-------+...| name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+ 4）查看"name"列数据以及"age+1"数据 scala> df.select
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。...举个例子，我们可以使用下列目录结构存储上文中提到的人口属性数据至一个分区的表，将额外的两个列 gender 和 country 作为分区列： path └── to └── table...在上面的例子中，如果用户传入路径 path/to/table/gender=male，则 gender 将不会成为一个分区列。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。...setConf 方法来设置内存缓存的参数： 选项 默认值 含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 若设置为 true，Spark SQL 会根据每列的类型自动为每列选择一个压缩器进行数据压缩
2013年9月SparkR作为一个独立项目启动于加州大学伯克利分校的大名鼎鼎的AMPLAB实验室，与Spark源出同门。...1.4版本中作为重要的新特性之一正式宣布。...目前社区正在讨论是否开放RDD API的部分子集，以及如何在RDD API的基础上构建一个更符合R用户习惯的高层API。...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...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。
用户可以从一个 simple schema （简单的架构）开始, 并根据需要逐渐向 schema 添加更多的 columns （列）....仅在 Hive metastore schema 中出现的任何字段在 reconciled schema 中作为 nullable field （可空字段）添加....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。...PySpark 中 DataFrame 的 withColumn 方法支持添加新的列或替换现有的同名列。...DataFrame.withColumn() 只支持添加列。
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、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。...这样,每个列创建一个JVM对象,从而导致可以快速的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...(Execute),并返回结果。...3、Spark SQL的代码实现---需要一个DataFream DataFream是以指定列组织的分布式数据集合，相当于关系数据库中的一个表。...DF和RDD的区别：DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，带有Schema元信息，每一列都在有名称和类型，如下图所示。
它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...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。 ...（如array、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。 ...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...3）此外，由于同一个数据列的数据重复度很高，因此，列式数据库压缩时有很大的优势。 例如，Google Bigtable列式数据库对网页库压缩可以达到15倍以上的压缩率。
融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...作为另一个示例，当级别设置为0（第一个索引级别）时，其中的值将成为列，而随后的索引级别（第二个索引级别）将成为转换后的DataFrame的索引。 ?...始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...、map等）先序化后并接成一个字节数组来存储。...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...3）此外，由于同一个数据列的数据重复度很高，因此，列式数据库压缩时有很大的优势。 例如，Google Bigtable列式数据库对网页库压缩可以达到15倍以上的压缩率。...④每一列由一个线程来处理，即查询的并发处理性能高。 ⑤数据类型一致，数据特征相似，可以高效压缩。
第1章 Spark SQL概述 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用...DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。...root |-- age: long (nullable = true) |-- name: string (nullable = true) 只查看”name”列数据 scala> df.select...（spark不是包名，而是sparkSession对象的名称） 前置条件：导入隐式转换并创建一个RDD 1....> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 将DataFrame转化为DataSet，添加类型 scala> df.as
R 语言，作为 S 语言的开源版本，于 2000 年发布了第一个稳定版本，并且实现了 dataframe。pandas 于 2009 年被开发，Python 中于是也有了 DataFrame 的概念。...对于 DataFrame 来说，它的列类型可以在运行时推断，并不需要提前知晓，也不要求所有列都是一个类型。...还是以 pandas 为例，一个 DataFrame 可以做转置操作，让行和列对调。...让我们再看 shift，它能工作的一个前提就是数据是排序的，那么在 Koalas 中调用会发生什么呢？...图里的示例中，一个行数 380、列数 370 的 DataFrame，被 Mars 分成 3x3 一共 9 个 chunk，根据计算在 CPU 还是 NVIDIA GPU 上进行，用 pandas DataFrame
该时间戳不能在写入时由用户添加，但可以在执行读取（Scan）操作时指定，这样就可以读取到历史数据（UndoFile中的数据）。...当一个事务获取到锁并开始执行时，它会先生成自己的时间戳，再开始事务操作。当事务执行完之后，还必须要保证后发生的事务时间戳不能比自己的时间戳小，因此最终要等待2倍的误差时间，才能结束本次事务并释放锁。...可见，在Impala端会解析SQL语句并生成查询计划，然后作为客户端去连接Kudu集群，执行增删改查操作。关于Kudu与Impala的集成和查询方法，官方文档已经写得非常详细，不再赘述。...如果想修改主键，就必须把该行删掉并新插入一行，但这样就无法保证原子性。 数据类型相对稀少，不支持所有复杂结构（map、struct等）。数据类型、是否允许为空、压缩编码等属性在列创建后都不能更改。...官方也提供了一个近似估计的方法，即：每1TB实际存储的数据约占用1.5GB内存，每个副本的MemRowSet和DeltaMemStore约占用128MB内存，（对多读少写的表而言）每列每CPU核心约占用
往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...df.withColumn("bb",col(id)*0) ^ scala> df.withColumn("bb",col...("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint] scala> df.show() +--
和 Scala 2.13 添加 Bundle 包外，我们还添加了新的实用程序 Bundle 包以用于 Scala 2.13、hudi-utilities-bundle_2.13[7] 和 hudi-utilities-slim-bundle...模块更改 作为引入新的存储和 I/O 抽象并使核心读取器逻辑与 Hadoop 无关的一部分，此版本重构了 Hudi 模块以清楚地反映分层。...Hudi-Native HFile 读取器 Hudi 使用 HFile 格式作为基本文件格式，用于在元数据表 （MDT） 中存储各种元数据，例如文件列表、列统计信息和布隆过滤器，因为 HFile 格式针对范围扫描和点查找进行了优化...为了避免 HBase 依赖冲突，并通过独立于 Hadoop 的实现轻松实现引擎集成，我们在 Java 中实现了一个新的 HFile 读取器，它独立于 HBase 或 Hadoop 依赖项。...这些旨在包含有关如何在 StreamSync 的下一轮同步中从源使用数据并写入（例如，并行性）的详细信息。这允许用户控制源读取和数据写入目标 Hudi 表的行为和性能。
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录的集合，逻辑上可以把它想象成一个分布式数组，数组中的元素可以为任意的数据结构。一个RDD可以包含多个分区，每个分区都是数据集的一个子集。...DataFrame是一个具有列名的分布式数据集，可以近似看作关系数据库中的表，但DataFrame可以从多种数据源进行构建，如结构化数据文件、Hive中的表、RDD等。...withColumn（colName:String,col:Column）：添加列或者替换具有相同名字的列，返回新的DataFrame。...以下示例将结构化数据保存在JSON文件中，并通过Spark的API解析为DataFrame，并以两行Scala代码来训练XGBoost模型。...).transform(df) （2）OneHotEncoder OneHotEncoder将一列标签索引映射到一列二进制向量，最多只有一个单值，可以将前面StringIndexer生成的索引列转化为向量
在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...用户可以先定义一个简单的Schema，然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。...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。...5 分布式SQL引擎 使用Spark SQL的JDBC/ODBC或者CLI，可以将Spark SQL作为一个分布式查询引擎。...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。 ?
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...updatedDF.printSchema() updatedDF.show(truncate=False) 在这里，它将 gender，salary 和 id 复制到新结构 otherInfo，并添加一个新列...在下面的示例中，列hobbies定义为 ArrayType(StringType) ，列properties定义为 MapType(StringType, StringType)，表示键和值都为字符串。...现在让我们加载 json 文件并使用它来创建一个 DataFrame。
取交集：print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age', 'sex'])) 取并集：print(pd.merge(df1,df2,on=['name', 'age',...如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。 left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...left_index: 如果为True，则使用左侧DataFrame中的索引（行标签）作为其连接键。...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...indicator:将一列添加到名为_merge的输出DataFrame，其中包含有关每行源的信息。
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