使用 import org.apache.spark.sql.functions 里面的函数，具体的方式可以看 functions ：
Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：
因为业务需要（项目技术栈为 spark 2+ ），七八月份兴冲冲从学校图书馆借了书，学了 scala + spark ，还写了不少博文，其中有几篇被拿来发推送：Scala，一门「特立独行」的语言！、【疑惑】如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？ ...
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换：
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：
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。 再将schema和rdd分割后的Rows回填，sparkSession创建的dataFrame
问题导读 1.DataFrame中本文使用了row哪些方法？ 2.操作DataFrame row需要导入什么包？ 3.teenagersDF.map(teenager => "Name: " + te
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。
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？ 为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql数据。使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）. 初始化
一. 添加 SparkSQL 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> 二. 具体代码 2.1 DataFrameDemo 1. 源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01 import org.apache.spark.
Structured Streaming报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives0. 写在前面1. 报错2. 代码及报错信息3. 原因及纠错4. 参考链接
Kudu支持许多DML类型的操作，其中一些操作包含在Spark on Kudu集成. 包括：
在有过1.6的streaming和2.x的streaming开发体验之后，再来使用Structured Streaming会有一种完全不同的体验，尤其是在代码设计上。
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数？ 2.创建DataFrame有哪些函数？ 3.创建DataSet有哪些函数? 上一篇spark2：SparkSession思考与总
解决方案就是自己定义一个隐式转换函数，double2int。这个隐士函数的功能也需要是唯一的
DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中：
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。
本文的开头，咱们正式给该系列取个名字了，就叫数据分析EPHS系列，EPHS分别是Excel、Python、Hive和SparkSQL的简称。本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。
Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下：
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
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.
spark2版本： object SparkCoreTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 使用sparksession来创建对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkCoreTest") val spark: SparkSession = SparkSession.builder().conf
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
问题导读： 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取？ 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择？ 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法？ Spark机器学习库中包含了两种实现方式，一种是spark.mllib，这种是基础的API，基于RDDs之上构建，另一种是spark.ml，这种是higher-level API，基于DataFrames之上构建，spark.ml使用起来比较方便和灵活。 Spark机器学习中关于特征处理的API主要包含三个方面：特征提取、特征转换
之前博主利用业余时间，梳理了一份《SparkSQL编程系列》，奈何当时考虑不周，写的不是很详细。于是在正式开始学习了之后，决定整理一篇适合像我一样的小白级别都能看得懂的IDEA操作SparkSQL教程，于是就有了下文…
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能!
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集合数据结构中，使得编程更加简单，程序运行更加快速高效。
虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作，但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API。要设置读取，我们需要为Kudu表指定选项，命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表。
问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包？ 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？ spark2 sql
目录 前言 实现方法 总结 一、前言 其实这个功能之前已经实现，今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善，现将该内容进行总结。 其实这个功能很常见，比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果。本文我们也以DEM数据为例，但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值。如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值，采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这一问题。最近
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。
快找工作了，也得把spark和hadoop学起来，于是安装便碰到问题。 <console>:14: error: not found: value spark import spark.
akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成。这些组件统称数据流图Graph，它描述了数据流向和处理环节。Source,Flow,Sink是最基础的Graph。用基础Graph又可以组合
为了方便测试，单独把sparkSession 提出去，使用它 Junit的方式进行测试运行。
全部数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1qiO9aRb7yQeuHDtH1cWklw 提取码：nwxj
在前面几篇关于数据库引擎的讨论里很多的运算函数都返回了scala.Future类型的结果，因为我以为这样就可以很方便的实现了non-blocking效果。无论任何复杂的数据处理操作，只要把它们包在一个Future{...}里扔给系统运算就算完事不理了，马上可以把关注放到编程的其它部分了。在3月17日的深圳scala用户meetup里我做了个关于scala函数式编程的分享，里面我提到现在使用最多的函数组件就是scala.Future了。我想这应该在scala用户群里是个比较普遍的现象：大家都认为这是实现n
本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案
spark2.2在使用的时候使用的是SparkSession，这个SparkSession创建的时候很明显的使用了创建者模式。通过观察源代码，简单的模拟了下，可以当作以后编码风格的参考： 官方使用 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option"
在scala中可以方便的实现异步操作，这里是通过Future来实现的，和java中的Future很相似，但是功能更加强大。
上一篇博客已经为大家介绍完了SparkSQL的基本概念以及其提供的两个编程抽象：DataFrame和DataSet，本篇博客，博主要为大家介绍的是关于SparkSQL编程的内容。考虑到内容比较繁琐，故分成了一个系列博客。本篇作为该系列的第一篇博客,为大家介绍的是SparkSession与DataFrame。
强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数
Parquet是一种列式存储格式，很多种处理引擎都支持这种存储格式，也是sparksql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时，处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。
当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 为什么要学习Spark SQL？ 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构，RDD) 就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一 使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二 使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用 全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效 前缀:global_temp 6.操作表： 两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
输出操作指定了对流数据经转化操作得到的数据所要执行的操作(例如把结果推入外部数据库或输出到屏幕上)。
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