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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中，我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象...读取数据库数据源 Spark SQL 支持通过 JDBC 读取外部数据库的数据作为数据源。...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...展示加载的数据集结果 由于数据加载到 Schema 中为 RDD 数据集，需要用 toDF 转换为 DataFrame 数据集，以使用 Spark SQL 进行查询。...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing

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2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

---- External DataSource 在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源： 在Spark...方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...        val mlRatingsDF: DataFrame = spark.read             // 设置每行数据各个字段之间的分隔符， 默认值为 逗号             ...由于SparkSQL没有内置支持从HBase表中加载和保存数据，但是只要实现外部数据源接口，也能像上面方式一样读取加载数据。 ​​​​​​​...{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /**  * Author itcast  * Desc 先准备一个df/ds,然后再将该df/ds的数据写入到不同的数据源中,

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    PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

    本文中，云朵君将和大家一起学习如何将 CSV 文件、多个 CSV 文件和本地文件夹中的所有文件读取到 PySpark DataFrame 中，使用多个选项来更改默认行为并使用不同的保存选项将 CSV 文件写回...("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...注意： 开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...此示例将数据读取到 DataFrame 列"_c0"中，用于第一列和"_c1"第二列，依此类推。...,path3") 1.3 读取目录中的所有 CSV 文件 只需将目录作为csv()方法的路径传递给该方法，我们就可以将目录中的所有 CSV 文件读取到 DataFrame 中。

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    浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

    数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入，主要接入方式有三： 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...ETL 中的E—-EXTRACT（抽取），接入过程中面临多种数据源，不同格式，不同平台，数据吞吐量，网络带宽等多种挑战。...脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...如果其中有值为None，Series会输出None，而DataFrame会输出NaN，但是对空值判断没有影响。...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。

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    Spark SQL实战(07)-Data Sources

    0 相关源码 sparksql-train 1 概述 Spark SQL通过DataFrame接口支持对多种数据源进行操作。 DataFrame可使用关系型变换进行操作，也可用于创建临时视图。...将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。 本节介绍使用Spark数据源加载和保存数据的一般方法，并进一步介绍可用于内置数据源的特定选项。...Spark能处理多种数据源的数据，而且这些数据源可在不同地方： file/HDFS/S3/OSS/COS/RDBMS json/ORC/Parquet/JDBC object DataSourceApp...lineSep：如果指定，则使用指定的字符串作为行分隔符。 pathGlobFilter：用于筛选文件的通配符模式。 recursiveFileLookup：是否递归查找子目录中的文件。...第二次也会报错输出目录已存在 这关系到 Spark 中的 mode SaveMode Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode

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    Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

    除了支持SQLContext的数据源外，还支持Hive的数据源。...因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...n行数据的数组 该 API 可能导致数据集的全部数据被加载到内存，因此在处理大型数据集时应该谨慎使用。...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...因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits.

    4.2K20

    tsv文件在大数据技术栈里的应用场景

    是的，\t 是指制表符（tab），它通常用作字段分隔符在 TSV（Tab-Separated Values）格式的文件中。...以下是一些TSV文件在大数据技术栈中的应用场景： 数据导入：在大数据平台中，TSV文件常用于数据的导入操作，例如可以将TSV文件导入Hadoop的HDFS系统或者数据库系统如Hive中进行存储和处理。...Spark数据处理：Apache Spark可以读写TSV文件，并在Spark SQL中对其进行转换处理，例如使用DataFrame API。...如果需要，也可以使用LOAD DATA语句将数据从一个HDFS位置加载到表中。...在MapReduce中，你需要编写相应的Mapper和Reducer来解析TSV格式，并在Spark中，可以使用Spark SQL的DataFrame或Dataset API进行数据加载和转换。

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    浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

    数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入，主要接入方式有三： 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...中的E----EXTRACT（抽取），接入过程中面临多种数据源，不同格式，不同平台，数据吞吐量，网络带宽等多种挑战。...脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...如果其中有值为None，Series会输出None，而DataFrame会输出NaN，但是对空值判断没有影响。...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。

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    我说Java基础重要，你不信？来试试这几个问题

    它不仅能像 javac 工具那样将一组源文件编译成字节码文件，还可以对一些 Java 表达式，代码块，类中的文本(class body)或者内存中源文件进行编译，并把编译后的字节码直接加载到同一个 JVM...目前，绝大多数的大数据计算框架都是基于JVM实现的，为了快速地计算数据，需要将数据加载到内存中进行处理。...当大量数据需要加载到内存中时，如果使用Java序列化方式来存储对象，占用的空间会较大降低存储传输效率。...那我问问Spark SQL将RDD转换为DataFrame如何实现的不过分吧？...Spark SQL支持将现有RDDS转换为DataFrame的两种不同方法，其实也就是隐式推断或者显式指定DataFrame对象的Schema。

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    SparkDSL修改版之从csv文件读取数据并写入Mysql

    ，需要使用事实表数据和维度表数据关联，所以先数据拉宽，再指标计算 TODO： 按照数据仓库分层理论管理数据和开发指标 - 第一层（最底层）：ODS层 直接加CSV文件数据为DataFrame..., verbose = false) // step3、【DW层】：将电影评分数据与电影信息数据进行关联，数据拉宽操作 // val detailDF: DataFrame = joinDetail...", current_timestamp()) } /** * 将DataFrame数据集打印控制台，显示Schema信息和前10条数据 */ def printConsole(dataframe...= false) } /** * 将数据保存至MySQL表中，采用replace方式，当主键存在时，更新数据；不存在时，插入数据 * @param dataframe 数据集 *...插入数据 iter.foreach{row => // 设置SQL语句中占位符的值 accept(pstmt, row) // 加入批次中 pstmt.addBatch

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    PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

    本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...注意： 开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...与读取 CSV 不同，默认情况下，来自输入文件的 JSON 数据源推断模式。 此处使用的 zipcodes.json 文件可以从 GitHub 项目下载。....json']) df2.show() 读取目录中的所有文件 只需将目录作为json()方法的路径传递给该方法，我们就可以将目录中的所有 JSON 文件读取到 DataFrame 中。

    1.1K20

    2021年大数据Spark（二十五）：SparkSQL的RDD、DF、DS相关操作

    ---- RDD、DF、DS相关操作 SparkSQL初体验 Spark 2.0开始，SparkSQL应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset...()   } } 使用SparkSession加载数据源数据，将其封装到DataFrame或Dataset中，直接使用show函数就可以显示样本数据（默认显示前20条）。...SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。...指定类型+列名 除了上述两种方式将RDD转换为DataFrame以外，SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...转为DataFrame(DF)并指定列名     //注意:RDD的API中没有toDF方法,需要导入隐式转换!

    1.3K30

    使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

    如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...() 执行result.show（）将为您提供： 使用视图的最大优势之一是查询将反映HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...” java.lang.ClassNotFoundException：无法找到数据源：org.apache.hadoop.hbase.spark。

    4.1K20

    Spark SQL

    Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源...Spark SQL填补了这个鸿沟： 首先，可以提供DataFrame API，可以对内部和外部各种数据源执行各种关系型操作 其次，可以支持大数据中的大量数据源和数据分析算法 Spark SQL可以融合：...SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。...Andy, 30 Justin, 19 现在要把people.txt加载到内存中生成一个DataFrame，并查询其中的数据。...Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源。

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    SparkSQL快速入门系列（6）

    1.2 ●Spark SQL 的特点 1.易整合 可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。...DataSet包含了DataFrame的功能， Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集。...HDFS上： hadoop fs -put /root/person.txt / 2.在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割 打开spark-shell...转成DF //注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换 import spark.implicits._ val personDF: DataFrame...() } } 第四章 Spark SQL多数据源交互 Spark SQL可以与多种数据源交互，如普通文本、json、parquet、csv、MySQL等 1.写入不同数据源 2.读取不同数据源 4.1

    2.4K20

    Spark SQL 快速入门系列(7) | SparkSQL如何实现与多数据源交互

    Spark SQL 的DataFrame接口支持操作多种数据源. 一个 DataFrame类型的对象可以像 RDD 那样操作(比如各种转换), 也可以用来创建临时表.   ...1.2 保存到本地   默认数据源是parquet, 我们也可以通过使用:spark.sql.sources.default这个属性来设置默认的数据源. val usersDF = spark.read.load...说明: spark.read.load 是加载数据的通用方法. df.write.save 是保存数据的通用方法. 1. 手动指定选项   也可以手动给数据源指定一些额外的选项....数据源应该用全名称来指定, 但是对一些内置的数据源也可以使用短名称:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text val peopleDF = spark.read.format...注意:   Parquet格式的文件是 Spark 默认格式的数据源.所以, 当使用通用的方式时可以直接保存和读取.而不需要使用format   spark.sql.sources.default 这个配置可以修改默认数据源

    1.4K20

    我们的产品架构

    整体架构 我们的产品代号为Mort（这个代号来自电影《马达加斯加》那只萌萌的大眼猴），是基于大数据平台的商业智能（BI）产品。产品架构如下所示： ? 我们选择了Spark作为我们的大数据分析平台。...这是我们暂时没有考虑升级1.6的主因。...因此，我们的产品写了一个简单的语法Parser，用以组装Spark SQL的SQL语句，用以执行分析，最后将DataFrame转换为我们期待的数据结构返回给前端。...我们考虑在将来会调整方案，直接将客户定制的聚合操作解析为对DataFrame的API调用（可能会使用新版本Spark的DataSet）。...微服务架构 我们的产品需要支持多种数据源，对数据源的访问是由另外一个standalone的服务CData完成的，通过它可以隔离这种数据源的多样性。

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    基于 Spark 的数据分析实践

    SparkSQL 中一切都是 DataFrame，all in DataFrame. 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。...如果熟悉 Python Pandas 库中的 DataFrame 结构，则会对 SparkSQL DataFrame 概念非常熟悉。...(_.split(",")) //将表结构和数据关联起来，把读入的数据user.csv映射成行,构成数据集 valrowRDD = lines.map(x=>Row(x(0),x(1),x(2),x(...基于 SparkSQL Flow 的架构主要侧重批量数据分析，非实时 ETL 方面。 问2：这些应该是源数据库吧，请问目标数据库支持哪些？ 答：目前的实现目标数据基本支持所有的源。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？

    1.8K20

    Spark（RDD,CSV）创建DataFrame方式

    spark将RDD转换为DataFrame 方法一（不推荐） spark将csv转换为DataFrame,可以先文件读取为RDD，然后再进行map操作，对每一行进行分割。...) df.show(3) 这里的RDD是通过读取文件创建的所以也可以看做是将RDD转换为DataFrame object HttpSchema { def parseLog(x:String...，因为返回的Row中的字段名要与schema中的字段名要一致，当字段多于22个这个需要集成一个 2.方法二 //使用隐式转换的方式来进行转换 val spark = SparkSession...","分割 .save(outpath) sparkContext.stop() sparkContext.sql()操作完成后直接返回的是DataFrame 当然可以间接采用将...csv直接转换为RDD然后再将RDD转换为DataFrame 2.方法二 // 读取数据并分割每个样本点的属性值 形成一个Array[String]类型的RDD val rdd = sc.textFile

    1.5K10

    Spark SQL 外部数据源

    一、简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。...lz4, or snappyNone压缩文件格式ReadmergeSchematrue, false取决于配置项 spark.sql.parquet.mergeSchema当为真时，Parquet 数据源将所有数据文件收集的...但是 Spark 程序默认是没有提供数据库驱动的，所以在使用前需要将对应的数据库驱动上传到安装目录下的 jars 目录中。...这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。...指定是否应该将所有值都括在引号中，而不只是转义具有引号字符的值。

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