问题导读 1.DataFrame中本文使用了row哪些方法？ 2.操作DataFrame row需要导入什么包？...mod=viewthread&tid=23489 写了关于spark sql如何读取数据源，下面说下spark sql的各种操作。...如果你想一个spark sql程序，那么你会想，你到底该使用哪个包，如何嵌入sql语句，如何创建表，如何显示表内容，如何指定表显示字段。下面解决了我们这些问题。...，以及DataFrame行的操作 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...方法，它是DataFrame的row的方法，返回的是name字段的值 官网解释如下 ?
Hive 不区分大小写, 而 Parquet 不是 Hive 认为所有 columns （列）都可以为空, 而 Parquet 中的可空性是 significant （重要）的....这是因为结果作为 DataFrame 返回，并且可以轻松地在 Spark SQL 中处理或与其他数据源连接。...请注意，lowerBound 和 upperBound 仅用于决定分区的大小，而不是用于过滤表中的行。 因此，表中的所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。...在 Scala 中，DataFrame 变成了 Dataset[Row] 类型的一个别名，而 Java API 使用者必须将 DataFrame 替换成 Dataset。...时间戳现在存储在 1 微秒的精度，而不是 1 纳秒的。 在 sql 语句中，floating point（浮点数）现在解析为 decimal。HiveQL 解析保持不变。
这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...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。...使用这种方式将返回 DataFrame，并且 Spark SQL 可以轻易处理或与其他数据做 join 操作，所以我们应该优先使用这种方式而不是 JdbcRDD。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
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...尤其采用SQL语句去执行数据分析时，UDF帮助我们在SQL函数与Scala函数之间左右逢源，还可以在一定程度上化解不同数据源具有歧异函数的尴尬。想想不同关系数据库处理日期或时间的函数名称吧！...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...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。...通过Spark提供的UDF与UDAF，你可以慢慢实现属于自己行业的函数库，让Spark SQL变得越来越强大，对于使用者而言，却能变得越来越简单。
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...DataFrame 则是一个每列有命名的数据集，类似于关系数据库中的表，读取某一列数据的时候可以通过列名读取。所以相对于 RDD，DataFrame 提供了更详细的数据的结构信息 schema。...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].../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...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。
运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。 不过Spark本身其实是具有一定的学习门槛的。...这里要注意蓝色的框，如果不点scala文件夹，是看不到上面我选择的Scala Class这个选项的。这个原因在于IDEA认为你没有在正确的地方写代码，而不是因为你配置错了。...+--------+---+ 这里要注意的是，Seq不是Spark的特有结构，而是scala的。...DataFrame里面非常多的算子都是和SQL语句有关的。...Remark 11: 函数内容的最后一行只有一个变量dfTemp，这个就是函数的返回值，而上方定义函数名的部分规定了函数的返回类型为DataFrame对象。 这些都算是非常常见的用法。
3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...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...3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
注意：如果一个集合比另一个集合短， 那么结果中的对偶数量和较短的那个集合的元素数量相同。 zipAll 方法可以让你指定较短列表的缺省值。...Broadcast Variable 是共享读变量，task 不能去修改它，而 Accumulator 可以让多个 task 操作一个变量。...RDD 的 transformation 操作是返回一个新的 RDD 的操作，比如 map 和 filter()，而 action 操作则是向驱动器程序返回结果或者把结果写入外部系统的操作，比如 count...由于与 R 和 Pandas 中的 DataFrame 类似， Spark DataFrame 很好地继承了传统单机数据分析的开放和体验。 ? ...，而消费者读取数据后什么时候提交 offset 也不是由它们自己决定的，高阶消费者 API 会根据参数配置隔几秒提交一次。
mod=viewthread&tid=10122 3.2spark开发基础 开发环境中写代码，或则写代码的时候，遇到个严重的问题，Scala还不会。这时候我们就需要补Scala的知识。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...但是让他们比较困惑的是，该如何在spark中将他们导出到关系数据库中，spark中是否有这样的类。这是因为对编程的理解不够造成的误解。...Person(id: Int, name: String, age: Int) 参考：csdn 绛门人，更多例子大家也可网上搜索 我们看到上面例子中 sqlContext.sql可以将sql语句放入到函数中...的元素合并， 并返回一个新的 DStream. count() 通过对 DStreaim 中的各个 RDD 中的元素进行计数， 然后返回只有一个元素 的 RDD 构成的 DStream reduce
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...DataFrame 2.1 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...语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =...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..._【spark不是包名，而是sparkSession对象的名称】 准备工作: 数据文件people.txt vim /opt/data/people.txt zhangsan,17 lisi,
scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ // 注册一个 udf 函数: toUpper是函数名, 第二个参数是函数的具体实现 scala> spark.udf.register...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()。...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} import scala.collection.immutable.Nil /** ** * * @author...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} import scala.collection.immutable.Nil /** ** * * @author
在Apache Spark文章系列的前一篇文章中，我们学习了什么是Apache Spark框架，以及如何用该框架帮助组织处理大数据处理分析的需求。...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。...通过调用将DataFrame的内容作为行RDD（RDD of Rows）返回的rdd方法，可以将DataFrame转换成RDD。...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...模式是通过反射而得来的。
01 DataFrame介绍 DataFrame是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。...如果你了解过pandas中的DataFrame，千万不要把二者混为一谈，二者从工作方式到内存缓存都是不同的。...02 DataFrame的作用 对于Spark来说，引入DataFrame之前，Python的查询速度普遍比使用RDD的Scala查询慢（Scala要慢两倍），通常情况下这种速度的差异来源于Python...03 创建DataFrame 上一篇中我们了解了如何创建RDD，在创建DataFrame的时候，我们可以直接基于RDD进行转换。...swimmers.count() 运行筛选语句 我们可以使用filter子句运行筛选语句，用select子句来指定要返回的列。
2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...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。...") //创建user视图 dataFrame.createOrReplaceTempView("user") //执行SQL语句，并打印结果 spark.sql("select *...bufferSchema: StructType = { new StructType().add("sum", LongType).add("count", LongType) } // 函数返回的数据类型
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...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. ...DataFrame的转换从本质上来说更具有关系, 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API 2.1 创建 DataFrame With a SparkSession, applications...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...从 RDD 到 DataFrame 涉及到RDD, DataFrame, DataSet之间的操作时, 需要导入:import spark.implicits._ 这里的spark不是包名, 而是表示
这里的Hive可能很多人不太熟悉，它是Hadoop家族结构化查询的工具。将hadoop集群中的数据以表结构的形式存储，让程序员可以以类SQL语句来查询数据。看起来和数据库有些近似，但原理不太一样。...scala和java都是直接在JVM当中直接运行的语言，而Python不行，所以之前我们使用Python调用RDD处理spark的速度也会慢很多。因为我们需要经过多层中转，我们可以看下下面这张图。...执行结束之后，还是通过Python拿回数据给spark中的JVM。JVM执行结束之后，再把结果包装成Python的类型返回给调用端。...甚至经过官方的测量，使用pyspark写DataFrame的效率已经和scala和java平起平坐了。 ? 所以如果我们要选择Python作为操作spark的语言，DataFrame一定是首选。...这个时候的整体效率还是会比scala低一些。 写了这么多废话，下面就让我们实际一点，看看究竟pyspark当中的DataFrame要如何使用吧。
想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。 Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。 第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。...版本：而Scala由于其具有隐式转换的特性，所以Spark SQL的Scala接口，是支持自动将包含了case class的RDD转换为DataFrame的。.../** * 如果要用scala开发spark程序 * 然后在其中，还要实现基于反射的RDD到DataFrame的转换，就必须得用object extends App的方式 *...中，对row的使用，比java中的row的使用，更加丰富 // 在scala中，可以用row的getAs()方法，获取指定列名的列 teenagerRDD.map { row => Student(row.getAs...()方法，获取指定几列的值，返回的是个map val studentRDD = teenagerRDD.map { row => { val map = row.getValuesMap[Any](Array
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...DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...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。...转成 RDD 进行操作：一次返回多列的值 teenagers.map(_.getValuesMap[Any](List("name","age"))).collect().foreach(...SQL 的接口创建 RDD 的 Schema，这种方式会让代码比较冗长。
这种基于反射的方法会导致更简洁的代码，并且在编写Spark应用程序时已经知道schema的情况下工作良好。...使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...表可以在随后的SQL语句中使用。...，或者文本数据集将被解析并且字段对不同的用户值会不同），DataFrame可以以编程方式通过三个步骤创建 。...1， Row从原始RDD 创建元素类型为Row的RDD; 2，使用StructType创建一组schema，然后让其匹配步骤1中Rows的类型结构。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
