完整的列表请移步DataFrame 函数列表 创建 Datasets Dataset 与 RDD 类似，但它使用一个指定的编码器进行序列化来代替 Java 自带的序列化方法或 Kryo 序列化。...，不同的用户会使用不同的字段），那么可以通过以下三步来创建 DataFrame： 将原始 RDD 转换为 Row RDD 根据步骤1中的 Row 的结构创建对应的 StructType 模式 通过 SparkSession...提供的 createDataFrame 来把第2步创建的模式应用到第一步转换得到的 Row RDD import org.apache.spark.sql.types._ // Create an...DataFrame 可以创建临时表，创建了临时表后就可以在上面执行 sql 语句了。本节主要介绍 Spark 数据源的加载与保存以及一些内置的操作。...当没有使用 hive-site.xml 进行配置时，会自动的在当前目录创建 metastore_db 并在 spark.sql.warehouse.dir 指定的目录创建一个目录，用作 spark-warehouse
当以另外的编程语言运行SQL 时, 查询结果将以 Dataset/DataFrame的形式返回.您也可以使用 命令行或者通过 JDBC/ODBC与 SQL 接口交互....创建Datasets Dataset 与 RDD 相似, 然而, 并不是使用 Java 序列化或者 Kryo 编码器 来序列化用于处理或者通过网络进行传输的对象....第二种用于创建 Dataset 的方法是通过一个允许你构造一个 Schema 然后把它应用到一个已存在的 RDD 的编程接口.然而这种方法更繁琐, 当列和它们的类型知道运行时都是未知时它允许你去构造 Dataset...另外, 当执行 Overwrite 时, 数据将在新数据写出之前被删除....但是，在某些情况下，例如当新数据具有不同的模式时，它将无法工作。 它默认为 false。 此选项仅适用于写操作。 createTableOptions 这是一个与JDBC相关的选项。
创建DataFrames的第二种方法是通过编程接口，它允许你构建一个模式，然后将其应用到现有的RDD上。这种方式更加的繁琐，它允许你构建一个DataFrame当列以及类型未知，直到运行时才能知道时。...2.创建一个由StructType表示的模式，StructType符合由步骤1创建的RDD的行的结构。...意识到这些保存模式没有利用任何锁，也不是原子的，这很重要。因此，如果有多个写入者试图往同一个地方写入，这是不安全的。此外，当执行一个Overwrite，在写入新的数据之前会将原来的数据进行删除。...Overwrite模式意味着当向数据源中保存一个DataFrame时，如果data/table已经存在了，已经存在的数据会被DataFrame中内容覆盖掉。...Ignore模式意味着当向数据源中保存一个DataFrame时，如果数据已经存在，save操作不会将DataFrame的内容进行保存，也不会修改已经存在的数据。
新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛，同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...此外RDD与Dataset相比较而言，由于Dataset数据使用特殊编码，所以在存储数据时更加节省内存。...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，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。
与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。...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。...))).collect() // Array(Map("name" -> "Justin", "age" -> 19)) 以编程方式指定模式 当case class不能提前定义时（例如，记录的结构用字符串编码...，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。
DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...SaveMode是一个枚举类，其中的常量包括： Append：当保存路径或者表已存在时，追加内容； Overwrite： 当保存路径或者表已存在时，覆写内容； ErrorIfExists：当保存路径或者表已存在时...，报错； Ignore：当保存路径或者表已存在时，忽略当前的保存操作。
Specifying the Schema） 当JavaBean不能被预先定义的时候，编程创建DataFrame分为三步： 从原来的RDD创建一个Row格式的RDD 创建与RDD中Rows结构匹配的StructType...默认的saveAsTable方法将创建一个“managed table”，表示数据的位置可以通过metastore获得。当存储数据的表被删除时，managed table也将自动删除。...当Hive metastore Parquet表转换为enabled时，表修改后缓存的元数据并不能刷新。所以，当表被Hive或其它工具修改时，则必须手动刷新元数据，以保证元数据的一致性。...使用JdbcRDD时，Spark SQL操作返回的DataFrame会很方便，也会很方便的添加其他数据源数据。...因为当创建一个connection时，Java的DriverManager类会执行安全验证，安全验证将忽略所有对启动类加载器为非visible的driver。
这一版本中包含了许多新的功能特性，其中一部分如下： 数据框架（DataFrame）：Spark新版本中提供了可以作为分布式SQL查询引擎的程序化抽象DataFrame。...Spark SQL组件 使用Spark SQL时，最主要的两个组件就是DataFrame和SQLContext。 首先，我们来了解一下DataFrame。...: Int, name: String, city: String, state: String, zip_code: String) // 用数据集文本文件创建一个Customer对象的DataFrame...我们也可以通过编程的方式指定数据集的模式。这种方法在由于数据的结构以字符串的形式编码而无法提前定义定制类的情况下非常实用。...如下代码示例展示了如何使用新的数据类型类StructType，StringType和StructField指定模式。
新的DataFrame AP不仅可以大幅度降低普通开发者的学习门槛，同时还支持Scala、Java与Python三种语言。...基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...此外RDD与Dataset相比较而言，由于Dataset数据使用特殊编码，所以在存储数据时更加节省内存。 ?...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。...Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，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。
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。 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。...一般和 spark mlib 同时使用 2、RDD 不支持 sparksql 操作 DataFrame： 1、与 RDD 和 DataSet 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，只有通过解析才能获取各个字段的值..."col2") } 每一列的值没法直接访问 2、DataFrame 与 DataSet 一般与 spark ml 同时使用 3、DataFrame 与 DataSet 均支持 sparksql 的操作，...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...3、在你第一次启动创建 metastore 的时候，你需要指定 spark.sql.warehouse.dir 这个参数（Spark 2.x 版本的新内容）： 比如：bin/spark-shell --
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...，当不设置时，默认只要有新数据，就立即执行查询Query，再进行输出。...设置输出模式， 当数据更新时再进行输出 .outputMode(OutputMode.Update()) // TODO: b....设置输出模式， 当数据更新时再进行输出： mapWithState .outputMode(OutputMode.Update()) // b....{ForeachWriter, Row} /** * 创建类继承ForeachWriter，将数据写入到MySQL表中，泛型为：Row，针对DataFrame操作，每条数据类型就是Row */ class
SparkSession 应用入口 SparkSession：这是一个新入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext。...所在的包，②表示建造者模式构建对象和设置属性，③表示导入SparkSession类中implicits对象object中隐式转换函数。 ...当RDD中数据类型CaseClass样例类时，通过反射Reflecttion获取属性名称和类型，构建Schema，应用到RDD数据集，将其转换为DataFrame。...{DataFrame, Row, SparkSession} /** * Author itcast * Desc 演示基于RDD创建DataFrame--使用StructType */ object... 3）、DataFrame与Dataset之间转换 由于DataFrame为Dataset特例，所以Dataset直接调用toDF函数转换为DataFrame 当将DataFrame转换为Dataset
Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。 第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...你可以通过创建一个实现 Serializable 的类并为其所有字段设置 getter 和 setter 方法来创建一个 JavaBean。...使用编程方式指定Schema 当 JavaBean 类不能提前定义时（例如，记录的结构以字符串编码，或者解析文本数据集，不同用户字段映射方式不同），可以通过编程方式创建 DataSet，有如下三个步骤：...从原始 RDD(例如，JavaRDD)创建 Rows 的 RDD(JavaRDD); 创建由 StructType 表示的 schema，与步骤1中创建的 RDD 中的 Rows 结构相匹配。
自Spark 2.3以来，引入了一种新的低延迟处理模式，称为连续处理，它可以在至少一次保证的情况下实现低至1毫秒的端到端延迟。也就是类似于 Flink 那样的实时流，而不是小批量处理。...一个流的输出有多种模式，既可以是基于整个输入执行查询后的完整结果，也可以选择只输出与上次查询相比的差异，或者就是简单地追加最新的结果。...当有新的数据到达时，Spark会执行“增量"查询，并更新结果集； 该示例设置为Complete Mode（输出所有数据），因此每次都将所有数据输出到控制台； 1.在第1秒时，此时到达的数据为"cat...大多数流式计算引擎都需要开发人员自己来维护新数据与历史数据的整合并进行聚合操作。 然后我们就需要自己去考虑和实现容错机制、数据一致性的语义等。...然而在structured streaming的这种模式下，spark会负责将新到达的数据与历史数据进行整合，并完成正确的计算操作，同时更新result table，不需要我们去考虑这些事情。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 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...DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型...val col2=line.getAs[String]("col2") } DataFrame与DataSet一般不与 spark mlib 同时使用 DataFrame与DataSet均支持...，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题
从Spark 2.0开始，DataFrame与Dataset合并，每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset...由于Dataset数据结构，是一个强类型分布式集合，并且采用特殊方式对数据进行编码，所以与DataFrame相比，编译时发现语法错误和分析错误，以及缓存数据时比RDD更加节省空间。...07-[掌握]-外部数据源之保存模式SaveMode 当将DataFrame或Dataset数据保存时，默认情况下，如果存在，会抛出异常。...DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式： 通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java语言编写，如下四种保存模式： ⚫ 第一种：Append 追加模式，当数据存在时，继续追加...； 由于保存DataFrame时，需要合理设置保存模式，使得将数据保存数据库时，存在一定问题的。
0.2 Spark Core 0.2.1 Spark RDD 持久化 Spark 非常重要的一个功能特性就是可以将 RDD 持久化在内存中，当对 RDD 执行持久化操作时，每个节点都会将自己操作的...Accumulator 是存在于 Driver 端的，从节点不断把值发到 Driver 端，在 Driver端计数（Spark UI 在 SparkContext 创建时被创建， 即在 Driver 端被创建...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。 ? ...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。 ...这会引起一个问题，当 Spark Streaming 中的 Receiver 读取 Kafka 分区数据时，假设读取了 100 条数据，高阶消费者 API 会执行 offset 的提交，例如每隔 3 秒
RDD、DataFrame、DataSet ? 在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...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。 3....DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型 例如: DataFrame: testDF.map{ case Row(col1:String,col2:Int)=...与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，如： testDF.foreach{ line => val...DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段
intersection 取两个数据集的交集，返回新的RDD与父RDD分区多的一致 subtract 取两个数据集的差集，结果RDD的分区数与subtract前面的RDD的分区数一致。...方法二 因此如果我们使用方法二, 会在任务提交时一直占用当前shell以及网卡资源,为了消除这个影响我们选择方法二 将spark安装包原封不动的拷贝到一个新的节点上，然后，在新的节点上提交任务即可。...二 创建DataFrame的几种方式 官网关于创建DataFrame的介绍 1. 读取json格式的文件创建DataFrame 注意： json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...如果现实多行要指定多少行show(行数) * 注意：当有多个列时，显示的列先后顺序是按列的ascii码先后显示。...* 这种有缺点: 第一，当从checkpoint中恢复数据时，有可能造成重复的消费。
{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel...实例对象，默认情况下本地模式运行 */ def createSparkSession(clazz: Class[_], master: String = "local[2]"): SparkSession..., path: String, verbose: Boolean = true): DataFrame = { val dataframe: DataFrame = spark.read //...() // 显示前10条数据 dataframe.show(10, truncate = 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 * @param sql 插入数据SQL语句 * @param accept 函数，如何设置Row中每列数据到SQL
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