比较Java中的两个Spark Schema，无法将Seq<StructField>转换为List<StructField> - 腾讯云开发者社区

() val sc = spark.sparkContext 从数组创建DataFrame spark.range(1000).toDF("number").show() 指定Schema创建DataFrame...val data = Seq( Row("A", 10, 112233), Row("B", 20, 223311), Row("C", 30, 331122)) val schema...= StructType(List( StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField...temp2/data.csv").show() 创建Timestamp数据 Spark的TimestampType类型与Java的java.sql.Timestamp对应， /* data.csv...("/Users/tobe/temp2/data.csv").show() 创建DateType数据 Spark的DateType类型与Java的java.sql.Date对应， /* data.csv

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hudi 模式演化

Change datatype from long to int for a complex type (value of map or array) No No 让我们通过一个示例来演示Hudi中的模式演化支持...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段，并将字段的数据类型从int改为long。...) schema: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(rowId,StringType,true),...[org.apache.spark.sql.Row] = List([row_1,part_0,0,bob,v_0,0], [row_2,part_0,0,john,v_0,0], [row_3,part...[org.apache.spark.sql.Row] = List([row_2,part_0,5,john,v_3,3,newField_1], [row_5,part_0,5,maroon,v_2,2

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Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

可以发现Schema封装类：StructType，结构化类型，里面存储的每个字段封装的类型：StructField，结构化字段。...} } 08-[掌握]-RDD转换DataFrame之自定义Schema 依据RDD中数据自定义Schema，类型为StructType，每个字段的约束使用StructField定义，具体步骤如下...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame 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...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...{DataFrame, SparkSession} /** * 隐式调用toDF函数，将数据类型为元组的Seq和RDD集合转换为DataFrame */ object _03SparkSQLToDF

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我是一个DataFrame，来自Spark星球

这里先讲一下什么是本地序列(Seq)，Seq对应于Java中的java.util.List，可以参考：https://blog.csdn.net/bigdata_mining/article/details...比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...同样，我们可以将一个RDD转化为DF： val rdd = spark.sparkContext.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val df = rdd.map(x=>(x,...val schema = StructType(List( StructField("integer_column", IntegerType, nullable = false)...4、总结今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

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Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

要么是传递value，要么传递Seq 07-[掌握]-RDD转换DataFrame之反射类型推断实际项目开发中，往往需要将RDD数据集转换为DataFrame，本质上就是给RDD加上Schema...} } 08-[掌握]-RDD转换DataFrame之自定义Schema 依据RDD中数据自定义Schema，类型为StructType，每个字段的约束使用StructField定义，具体步骤如下...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame 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...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...{DataFrame, SparkSession} /** * 隐式调用toDF函数，将数据类型为元组的Seq和RDD集合转换为DataFrame */ object _03SparkSQLToDF

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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

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详解Apache Hudi Schema Evolution(模式演进)

从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...作为一种解决方法，您可以使该字段为空向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。

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大数据Kudu（九）：Spark操作Kudu

Spark操作Kudu一、添加Maven依赖使用SparkSQL操作Kudu，这里需要导入Kudu与SparkSQL整合的包和SparkSQL的包，在Maven中导入如下依赖..."//设置表Schema信息val schema = StructType(Array[StructField]( StructField("id",IntegerType,false), StructField...kuduContext.tableExists(KUDU_TABLE_NAME)){ kuduContext.createTable(KUDU_TABLE_NAME,schema,Seq[String...:String)={ //查询kudu表中的数据，加载RDD val rdd: RDD[Row] = kuduContext.kuduRDD(sc,tbl,Seq[String]("id",..._val resultDF: DataFrame = list.toDF()//将DataFrame结果保存到Kudu表中,目前仅支持Append模式resultDF.write.options(kuduOptionMap

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Structured API基本使用

和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....RDD 转换为 dataFrame val deptDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) deptDF.show() 1.4 DataFrames与Datasets...互相转换 Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1

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客快物流大数据项目(四十四)：Spark操作Kudu创建表

这是可以在Spark应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在Spark执行程序中与Kudu Java客户端进行交互。...KuduContext提供执行DDL操作所需的方法，与本机Kudu RDD的接口，对数据执行更新/插入/删除，将数据类型从Kudu转换为Spark等。...创建表定义kudu的表需要分成5个步骤：提供表名提供schema 提供主键定义重要选项；例如：定义分区的schema 调用create Table api 代码开发 package cn.it...这是因为在这里，我们调用了Kudu Java客户端本身，它需要Java对象（即java.util.List）而不是Scala的List对象；（要使“asJava”方法可用，请记住导入JavaConverters...点击Table id 可以观察到表的schema等信息：

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RDD和DataFrame转换

利用反射机制推断RDD 在利用反射机制推断RDD模式时，需要首先定义一个case class，因为，只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。.../”这个目录下，有个users.parquet文件，这个文件格式比较特殊，如果你用vim编辑器打开，或者用cat命令查看文件内容，肉眼是一堆乱七八糟的东西，是无法理解的。...只有被加载到程序中以后，Spark会对这种格式进行解析，然后我们才能理解其中的数据。...(Array("3 XiaoZhang F 15","4 XiaoLi M 17")).map(_.split(" ")) val schema = StructType(List(StructField...的student表中 studentDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://aliyun:3306/spark", "spark.student",

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Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

StructField中的Metadata！！！！...// 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！ // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！...// 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！...1 增加StructField的MetaData信息 val df2 = spark.createDataFrame(Seq( (0, 2.0), (1, 1.0),...中的Label信息 val df3 = spark.createDataFrame(Seq( (0, 2.0), (1, 1.0), (2, 1.0),

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【Spark重点难点】SparkSQL YYDS(上)！

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，因此DataFrame可以完成RDD的绝大多数功能，在开发使用时，也可以调用方法将RDD和DataFrame进行相互转换。...import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType(List( StructField("name", StringType...)) val df = spark.createDataFrame(rdd, schema) df.show() createDataFrame 方法有两个参数，第一个参数是RDD，第二个参数就是Schema...import spark.implicits._ val df = Seq( ("小明", 18, java.sql.Date.valueOf("1990-01-01")), ("小芳"...下篇我们将讲解Spark SQL中的Catalyst优化器和Tungsten，以及Spark SQL的Join策略选择。

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spark dataframe 数据转化为 json 或者自定义格式的字符串

文章大纲创建dataframe 官方的方法自定义格式创建dataframe import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType...(List( StructField("integer_column", IntegerType, nullable = true), StructField("string_column...", StringType, nullable = true), StructField("date_column", DateType, nullable = true)...)) val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq( Row(1, "First Value", java.sql.Date.valueOf..., "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) )) 官方的方法 df_fill.toJSON.collectAsList.toString

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spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Bean list 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式），或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。

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Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu

服务的配置项将spark_kafka_version的kafka版本修改为0.10 ?...5.将编译好的spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar包上传至服务 ? 在conf目录下新增0288.properties配置文件，内容如下： ?...5.总结 ---- 1.本示例中SparkStreaming读取Kerberos环境的Kafka集群，使用的是spark-streaming-kafka0.10.0版本的依赖包，在Spark中提供两个的另外一个版本的为...3.在前面的文章Fayson也有介绍Java访问Kerberos环境的Kafka，需要使用到jaas.conf文件，这里的jaas.conf文件Fayson通过spark2-submit的方式指定，注意我们的...5.Spark2默认的kafka版本为0.9需要通过CM将默认的Kafka版本修改为0.10 GitHub地址如下： https://github.com/fayson/cdhproject/blob/

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Spark2Streaming读非Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu

服务的配置项将spark_kafka_version的kafka版本修改为0.10 ?...import java.io....5.将编译好的spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar包及配置文件上传至服务器 ? 0294.properties配置文件内容如下： ?...5.总结 ---- 1.本示例中Spark2Streaming读取非Kerberos环境的Kafka集群，使用的是spark-streaming-kafka0.10.0版本的依赖包，在Spark中提供两个的另外一个版本的为...3.Spark2默认的kafka版本为0.9需要通过CM将默认的Kafka版本修改为0.10 GitHub地址如下： https://github.com/fayson/cdhproject/blob/

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Spark必知必会 | Spark SQL自定义函数UDF、UDAF聚合函数以及开窗函数的使用

，也就是初始化bufferSchema函数中定义的两个变量的值sum,count * 其中buffer(0)就表示sum值，buffer(1)就表示count的值，如果还有第3个，则使用buffer...，有可能每个缓存变量的值都不在一个节点上，最终是要将所有节点的值进行合并才行 * 其中buffer1是本节点上的缓存变量，而buffer2是从其他节点上过来的缓存变量然后转换为一个Row对象,然后将...，将b2中的值合并到b1中 * @param b1 * @param b2 * @return */ override def merge(b1: DataBuf, b2:...merge函数，对两个值进行合并， * 因为有可能每个缓存变量的值都不在一个节点上，最终是要将所有节点的值进行合并才行，将b2中的值合并到b1中 * @param b1 * @param...四、开窗函数的使用 1、在Spark 1.5.x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数,其中比较常用的开窗函数就是row_number该函数的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

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。...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。...通过SparkSession提供的 createDataFrame 方法将 schema 应用到 Rows 的 RDD。...Java版本： import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD

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

获取DataFrame/DataSet 实际项目开发中，往往需要将RDD数据集转换为DataFrame，本质上就是给RDD加上Schema信息，官方提供两种方式：类型推断和自定义Schema。...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...,也就是列名很长的时候不会用...代替 } } 自定义Schema 依据RDD中数据自定义Schema，类型为StructType，每个字段的约束使用StructField定义，具体步骤如下..., false) :: Nil)*/ val schema: StructType = StructType(List( StructField("id", IntegerType,...DataFrame = RDD[Row] + Schema组成，在实际项目开发中灵活的选择方式将RDD转换为DataFrame。

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Spark DataFrame简介(二)

hudi 模式演化

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大数据Kudu（九）：Spark操作Kudu

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spark dataframe 数据转化为 json 或者自定义格式的字符串

spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

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