SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",...", ...).max(列名) 求最大值 groupBy("列名", ...).min(列名) 求最小值 groupBy("列名", ...).avg(列名) 求平均值 groupBy...("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合 ...API 可以通过java API使用sparksql。...上一篇：SparkSQL简介及入门 下一篇：
DataFrame和Dataset = RDD + Schema(字段名称和字段类型) - 实现词频统计WordCount - 基于DSL编程 将数据封装到DataFrame或Dataset，调用API...org.apache.spark.sql.functions._ 电影评分数据分析 分别使用DSL和SQL 03-[了解]-SparkSQL 概述之前世今生 SparkSQL模块一直到Spark...04-[了解]-SparkSQL 概述之官方定义及特性 SparkSQL模块官方定义：针对结构化数据处理Spark Module模块。...DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...ratingRDD.count()}") println(s"first:\n\t${ratingRDD.first()}") 13-[掌握]-电影评分数据分析之数据ETL 读取电影评分数据，将其转换为DataFrame，使用指定列名方式定义
Scala是一门高级的，非常灵活和强大的函数式编程语言，既支持类型严格，语义明确的面向对象的编程风格，也支持类型多变，写法风骚的函数式编码。...Scala中封装了许多有用强大的api，使我们处理数据更加方便，当然Java8以后也支持了一些函数式编程的写法的语法糖，终于能使雍容的java代码精简不少，有名的开源框架如Spark，Kafka，Filnk...也都是使用Scala编写的，感兴趣的朋友可以学习一下。...今天来看一个使用Scala处理集合数据的一个小案例： 先看几条例子数据： ?...看到结果是没问题的，scala里面提供了非常多的这点常见的功能强大的api，这一点搞过spark开发的人应该都有体会，里面关于rdd操作的众多方法都与scala的原生的api非常功能非常类似，用起来非常方便
如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义Schema 调用toDF函数，创建DataFrame 2、数据分析（案例讲解） 编写DSL，调用DataFrame API...org.apache.spark.sql.functions._ 电影评分数据分析 分别使用DSL和SQL 03-[了解]-SparkSQL 概述之前世今生 SparkSQL模块一直到Spark...04-[了解]-SparkSQL 概述之官方定义及特性 SparkSQL模块官方定义：针对结构化数据处理Spark Module模块。...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。...ratingRDD.count()}") println(s"first:\n\t${ratingRDD.first()}") 13-[掌握]-电影评分数据分析之数据ETL 读取电影评分数据，将其转换为DataFrame，使用指定列名方式定义
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用） 关于序列化问题: 1.反序列化时serializable 版本号不一致时会导致不能反序列化。 ...row.getInt(0),row.getString(1)...通过下标获取返回Row类型的数据，但是要注意列顺序问题---不常用 * 2.可以使用row.getAs("列名")来获取对应的列值。
，简易版本 集成Hive，从Hive表读取数据分析，也可以将数据保存到Hive表，企业中使用最多 使用Hive框架进行数据管理，使用SparkSQL分析处理数据 3、自定义UDF函数 2种方式...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： SparkSQL提供一套通用外部数据源接口，方便用户从数据源加载和保存数据...UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据： 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是，每行数据各个字段使用...SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。
这次发布的 Scala，里面的推理应用程序致力于优化开发者体验。Scala 是一个通用目的程序语言，支持功能性编程和较强的静态类型系统，它被用于平台的高度分布式处理像 Apache Spark。...现在，你们有了新的 Scala API 接口，准备自己试验下。首先你们需要使用 mxnet-full 包来搭建环境，然后你们可以在图像分类的实例和目标侦测的实例上尝试下。...如果你正在使用 IntelliJ，你应看到安装包已被导入。你也可以根据这个教程用 MXNet Scala 包来设置 IntelliJ。 图像分类实例 在这部分，你将使用预训练的图像分类模型做推理。...本实例，我们使用了这副图片。 ? 然后给模型添加路径并添加使用 API 接口做测试的图像。 第二步：加载模型并做推 以下代码是之前代码块的延续： ? 需要用一个输入描述符来定义输入来源和模型配置。...总结 这次简单的试验后，你应当能够使用 MXNet Scala API 接口创建一个图像分类器。你能在 MXNet 项目资源库的 Scala 推理图像分类器实例中找到更多有关这个实例的代码信息。
---- 使用IDEA开发SparkSQL 准备好POM 2.11.8 2.11 scala-library ${scala.version}</...DataFrame/DataSet Spark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种： 第1种：指定列名添加...Spark SQL完成WordCount 作为一个经典的案例，初学SparkSQL怎么能少得了WordCount的身影呢，下面为大家带来的就是使用SparkSQL完成WordCount的开发过程
1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...对于原生态的JVM对象存储方式，每个对象通常要增加12-16字节的额外开销（toString、hashcode等方法），如对于一个270MB的电商的商品表数据，使用这种方式读入内存，要使用970MB左右的内存空间...RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。 ...语法及API
本篇作为【SparkSQL编程】系列的第二篇博客,为大家介绍的是DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作。 码字不易，先赞后看，养成习惯! ? ---- 3....caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL...能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...:Int)extends Serializable //定义字段名和类型 （3）转换 val testDS = testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
Scala和Java都支持Dataset API，但Python没有对Dataset API提供支持。...DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...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。...因此，为了简化编码，通常会在Scala中使用Spark SQL时导入spark.implicits._，从而获得更加简洁易读的代码。
3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。 统一的数据访问方式。 使用相同的方式连接不同的数据源。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 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...上同样是可以使用的。...，Java，Python和R中使用DSL，使用DSL语法风格不必去创建临时视图了。...能够自动将包含有样例类的RDD转换成DataSet，样例类定义了table的结构，样例类属性通过反射变成了表的列名。
//Scala 在内存中使用列表创建 val lines = List(“A”, “B”, “C”, “D” …) val rdd:RDD = sc.parallelize(lines); 可左右滑动查看代码...另外 MapReduce计算框架(API)比较局限, 使用需要关注的参数众多，而Spark则是中间结果自动推断，通过对数据集上链式执行函数具备一定的灵活性。...（Scala，Python，Java）的函数开发，无法以数据的视界来开发数据； 对 RDD 转换算子函数内部分常量、变量、广播变量使用不当，会造成不可控的异常； 对多种数据开发，需各自开发RDD的转换，...三、SparkSQL Spark 从 1.3 版本开始原有 SchemaRDD 的基础上提供了类似Pandas DataFrame API。...新的DataFrame API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。
SparkSQL数据抽象 引入DataFrame 就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。...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。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） ?...Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。 ?...Catalyst 为了解决过多依赖 Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下
SparkConf 文档（http://spark.apache.org/docs/1.3.1/api/scala/index.html） [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...[Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...SparkSQL是spark的一个模块，SparkSQL 用来处理结构化数据，所以SparkSQL你的data必须定义schema.在spark1.3.1，sparksql继承dataframes 和a...SparkSQL 有SQLContext 和HiveContext.HiveContext 继承SQLContext.Hortonworks 和 Spark社区建议使用HiveContext.你可以看到下面.../scala/index.html#package） ?
1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...为什么sparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢？...对于原生态的JVM对象存储方式，每个对象通常要增加12-16字节的额外开销（toString、hashcode等方法），如对于一个270MB的电商的商品表数据，使用这种方式读入内存，要使用970MB左右的内存空间...RDD.toDF(“列名”) d = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。
sparkSql pipeline sparkSql的catalyst优化器是整个sparkSql pipeline的中间核心部分，其执行策略主要两方向， 基于规则优化/Rule Based Optimizer...Parser模块目前基本都使用第三方类库ANTLR来实现，比如Hive，presto，sparkSql等。 ?...parser切词 Spark 1.x版本使用的是Scala原生的Parser Combinator构建词法和语法分析器，而Spark 2.x版本使用的是第三方语法解析器工具ANTLR4。...然后在parsePlan过程中，使用AstBuilder.scala将ParseTree转换成catalyst表达式逻辑计划LogicalPlan。...最重要的元数据信息就是， 表的schema信息，主要包括表的基本定义（表名、列名、数据类型）、表的数据格式（json、text、parquet、压缩格式等）、表的物理位置 基本函数信息，主要是指类信息
是DataFrame API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...上同样是可以使用的。...能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...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...SparkSQL跟Hive实战 各种依赖： org.scala-lang <artifactId
学习RDD和Scala，掌握Spark调优和应用开发； 3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧； 4....另外和知名IT培训网站北风网和PPV网合作在录制spark培训的视频 学习内容 第一讲_spark简介 Ø spark介绍 Ø Spark与hadoop的比较 Ø Spark的使用场景介绍 Ø spark...rdd及其操作介绍 Ø RDD介绍及创建 Ø RDD的操作 Ø RDD函数传递 Ø 闭包 Ø shuffle介绍 Ø RDD的持久化 Ø 共享变量 Ø 常用transformation和action的API...介绍 Ø 在spark-shell里动手实战wordcount及常用API Ø Scala介绍 实战:动手在Sparkshell中编写wordcount和linecount,以及动手实验常用的RDD操作...第五讲_SparkSQL及DataFrame讲解 Ø SparkSQL简介 Ø SparkSQL之DataframeSave&Load Ø SparkSQL之Dataframe介绍及创建 Ø SparkSQL
一，RDD，DataFrame和DataSet DataFrame参照了Pandas的思想，在RDD基础上增加了schma，能够获取列名信息。...DataSet只有在Scala语言和Java语言的Spark接口中才支持，在Python和R语言接口只支持DataFrame，不支持DataSet。 ? ?...六，DataFrame的API交互 DataFrame和DataSet具有完全相同的API，此处演示DataFrame常用的一些API使用。...八，用户自定义函数 SparkSQL的用户自定义函数包括二种类型，UDF和UDAF，即普通用户自定义函数和用户自定义聚合函数。...其中UDAF由分为弱类型UDAF和强类型UDAF，前者可以在DataFrame，DataSet，以及SQL语句中使用，后者仅可以在DataSet中使用。 1，普通UDF ? ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
