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Spark 如何使用DataSets

在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets,我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型,不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder,包括原始类型(例如String,Integer,Long),Scala Case 类和Java Beans。...Spark内置支持自动生成原始类型(如String,Integer,Long),Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....: Cannot upcast yearFounded from bigint to smallint as it may truncate 执行映射时,Encoder 自动处理复杂类型,包括嵌套类,数组和

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RDD转换为DataFrame

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。...Spark SQL现在是不支持将包含了嵌套JavaBean或者List等复杂数据的JavaBean,作为元数据的。只支持一个包含简单数据类型的field的JavaBean。...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。...与Java不同的是,Spark SQL是支持将包含了嵌套数据结构的case class作为元数据的,比如包含了Array等。.../** * 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 *

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第三天:SparkSQL

的一个扩展,是SparkSQL最新的数据抽象; 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; 用样例类来对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...rdd即可 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json...创建一个RDD scala> val peopleRDD = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...默认数据源Parquet Parquet是一种流行的列式存储格式,可以高效的存储具有嵌套字段的记录,Parquet格式经常在Hadoop生态圈使用,它也支持SparkSQL的全部数据类型,SparkSQL

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Spark编程实战-词频统计

文章目录 RDD 例题 spark-shell Spark安装可参考:Spark集群安装-基于hadoop集群 RDD RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合...RDDSpark的主要操作对象,RDD可以通过多种方式灵活创建,可通过导入外部数据源建立,或从其他的RDD转化而来。...Spark程序中必须创建一个SparkContext对象作为程序的入口,负责创建RDD、启动任务等。启动spark-shell后会自动创建该对象,可通过sc变量访问。...可以通过官网查看API: http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/index.html 列举部分常用的: ActionAPI...API编程(可用SCALA或者JAVA),将三个文本分别加载为RDD(或DataFrame),然后综合统计三个文本中的各个单词数量总和。

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大数据随记 —— DataFrame 与 RDD 之间的相互转换

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...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。...case class 可以嵌套组合成 Sequences 或者 Array。这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...这里 sqlContext 对象不能使用 var 声明,因为 Scala 只支持 val 修饰的对象的引入。...的 createDataFrame 方法对第一步的 RDD 应用 Schema package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext

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Spark在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗?

对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。 对于Spark RDD,它是一个分布式的弹性数据集,不真正存储数据。...RDD详解》 既然Spark RDD不存储数据,那么它内部是如何读取数据的呢?...其实Spark内部也实现了一套存储系统:BlockManager。为了更深刻的理解Spark RDD数据的处理流程,先抛开BlockManager本身原理,从源码角度阐述RDD内部函数的迭代体系。...RDD的iterator方法获取数据(通过重写scala.collection.iterator的hasNext和next方法实现)。...所以,这是一个逐层嵌套rdd.iterator方法调用,子RDD调用父RDD的iterator方法并在其结果之上调用Iterator的map函数以执行用户给定的函数,逐层调用直到调用到最初的iterator

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Spark 系列教程(1)Word Count

spark-shell 在运行的时候,依赖于 Java 和 Scala 语言环境。因此,为了保证 spark-shell 的成功启动,需要在本地预装 Java 与 Scala。..._ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 3.1.2 /_/ Using Scala version 2.12.10...Spark 基本概念 在开始实验之前,先介绍 3 个 Spark 中的概念,分别是 spark、sparkContext 和 RDD。...接下来我们需要对这个“二维数组”做展平,也就是去掉内层的嵌套结构,把“二维数组”还原成“一维数组”。...//取前 3 take(3) Scala 语言为了让函数字面量更加精简,还可以使用下划线 _ 作为占位符,用来表示一个或多个参数。我们用来表示的参数必须满足只在函数字面量中出现一次。

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