/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序 ...) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合 例如： scala>val rdd...>val df = rdd.toDF("id","name","addr","score"); scala>df.groupBy("addr").count().show() scala>df.groupBy...获取记录总数 val row = df.first()//获取第一条记录 val value = row.getString(1)//获取该行指定列的值 df.collect //获取当前df对象中的所有数据为一个...1、创建工程 打开scala IDE开发环境，创建一个scala工程。 2、导入jar包 导入spark相关依赖jar包。 ? 3、创建类 创建包路径以object类。
]Spark引入DataFrame， 它可以提供high-level functions让Spark更好的处理结构数据的计算。...这让Catalyst optimizer 和Tungsten（钨丝） execution engine自动加速大数据分析。...Dataset API扩展DataFrame API支持静态类型和运行已经存在的Scala或Java语言的用户自定义函数。...= "").toDF().groupBy($"value").agg(count("*") as "numOccurances").orderBy($"numOccurances" desc) val...orderBy($"decade").show ds.filter(_.age > 0).groupBy(p => (p.age / 10) * 10).agg(count("name")).toDF
创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...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....col("colName") column("colName") // 对于 Scala 语言而言，还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种语法糖进行引用。...分组统计部门人数 df.groupBy("deptno").count().show() 四、使用Spark SQL进行基本查询 4.1 Spark SQL基本使用 // 1.首先需要将 DataFrame
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...> val zcount = zcfea.count() zcount: Long = 14208117 scala> val f01 = fes.limit(25000) f01: org.apache.spark.sql.DataFrame...18、 na: DataFrameNaFunctions ，可以调用dataframenafunctions的功能区做过滤 df.na.drop().show(); 删除为空的行 19、 orderBy
Spark2.x学习笔记：14、 Spark SQL程序设计 14.1 RDD的局限性 RDD仅表示数据集，RDD没有元数据，也就是说没有字段语义定义。...以行为单位构成的分布式数据集合，按照列赋予不同的名称。对select、fileter、aggregation和sort等操作符的抽象。...我们知道Spark SQL提供了两种方式操作数据： SQL查询 DataFrame和Dataset API 既然Spark SQL提供了SQL访问方式，那为什么还需要DataFrame和Dataset的...DataFrame和Dataset可以采用更加通用的语言（Scala或Python）来表达用户的查询请求。...创建DataFrame或Dataset Spark SQL支持多种数据源 在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果
Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...PySpark 的 groupby、aggregations、selection 和其他变换都与 Pandas 非常像。...变换可以是宽的（查看所有节点的整个数据，也就是 orderBy 或 groupBy）或窄的（查看每个节点中的单个数据，也就是 contains 或 filter）。...Spark 不仅提供数据帧（这是对 RDD 的更高级别的抽象），而且还提供了用于流数据和通过 MLLib 进行分布式机器学习的出色 API。
该类库构建在DataFrame之上，既能利用DataFrame良好的扩展性和强大的性能，同时也为Scala、Java和Python提供了统一的图处理API。...1） Spark对图计算的支持 Spark从最开始的关系型数据查询，到图算法实现，到GraphFrames库可以完成图查询。...但GraphFrames建立在Spark DataFrame之上，具有以下重要的优势： 支持Scala，Java 和Python AP：GraphFrames提供统一的三种编程语言APIs，而GraphX...方便、简单的图查询：GraphFrames允许用户使用Spark SQL和DataFrame的API查询。...支持导出和导入图：GraphFrames支持DataFrame数据源，使得可以读取和写入多种格式的图，比如Parquet、JSON和CSV格式。
导读 当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。 ?...、Scala、Python和R四种语言的通用分布式计算框架，本文默认以Scala语言进行讲述。...由于Python和Scala均为面向对象设计语言，所以Pandas和Spark中无需from，执行df.xxx操作的过程本身就蕴含着from的含义。 2）join on。...接apply，实现更为定制化的函数功能，参考Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力 Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类： 直接接聚合函数，如sum、avg...Spark：orderBy和sort，二者也是相同的底层实现，功能完全一致。也是通过传入的字段进行排序，可分别配合asc和desc两个函数实现升序和降序。
一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...，groupby函数返回的并不是dataframe类型的数据，后面会提到）。...8.jpg 另外一个where函数，类似，看图不赘述； 指定行或者多行进行排序排序 9.jpg Sort和orderBY都可以达到排序的效果，可以指定根据一行或者多行进行排序，默认是升序，如果要使用降序进行排序...API介绍： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions
与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。...是 Spark 平台上针对实时数据进行流式计算的组件，而流式数据指的是实时或接近实时的时效性处理的大数据流，常见的流式数据处理使用Spark、Storm和Samza等框架。...排序 orderBy 和 sort ：按指定字段排序，默认为升序 按指定字段排序。加个 - 表示降序排序。...sort 和 orderBy 使用方法相同 jdbcDF.orderBy(- jdbcDF("c4")).show(false) jdbcDF.orderBy(jdbcDF("c4").desc).show...组函数 groupBy ：根据字段进行 group by 操作 groupBy 方法有两种调用方式，可以传入 String 类型的字段名，也可传入 Column 类型的对象。
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入...
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个.../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...Dataset API 属于用于处理结构化数据的 Spark SQL 模块（这个模块还有 SQL API），通过比 RDD 多的数据的结构信息（Schema），Spark SQL 在计算的时候可以进行额外的优化...") DataFrame groupBy cube 统计的时候，需要 shuffle，目前 tdw 的 shuffle 默认 partiton 的个数是 200, 如果数据量过大，或者 cube 的时候数据膨胀...—-介绍 RDD 【5】RDD 介绍 【6】Spark Scala API
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格（1.0和2.0A版），使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节，包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列： 前3字节为帧描述部分。...字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...扩展格式的 ID 有 29 个位，基本 ID 从 ID28 到 ID18，扩展 ID 由 ID17 到 ID0 表示，基本 ID 和 标准格式的 ID 相同，可以出现2^29种报文，且在数据链路上是有间隙的...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
随机抽样 分层抽样 权重抽样 SMOT 过采样 欠采样 spark 数据采样 是均匀分布的嘛？...spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换 参考文献 简介 简单抽样方法都有哪些？...，通过设定标签列、过采样标签和过采样率，使用SMOTE算法对设置的过采样标签类别的数据进行过采样输出过采样后的数据集 SMOTE算法使用插值的方法来为选择的少数类生成新的样本 欠采样 spark 数据采样...spark scala最新版文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/sql/DataFrameStatFunctions.html...spark scala老版本的文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.7/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameStatFunctions
demo1：使用Scala读取HDFS的数据： /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在 这里，不然会出问题： ?...demo3：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10： ?...val jarPaths="target/scala-2.11/spark-hello_2.11-1.0.jar" /**Spark SQL映射的到实体类的方式**/ def mapSQL2()
collect: 收集一个弹性分布式数据集的所有元素到一个数组中,这样便于我们观察，毕竟分布式数据集比较抽象。...Spark的collect方法，是Action类型的一个算子，会从远程集群拉取数据到driver端。...最后，将大量数据 汇集到一个driver节点上，将数据用数组存放，占用了jvm堆内存，非常用意造成内存溢出，只用作小型数据的观察。
注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...groupby和groupBy是互为别名的关系，二者功能完全一致。...这里补充groupby的两个特殊用法： groupby+window时间开窗函数时间重采样，对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作，对标pandas中的pivot_table.../sort：排序 orderby的用法与SQL中的用法也是完全一致的，都是根据指定字段或字段的简单运算执行排序，sort实现功能与orderby功能一致。...RDD的基本特点（算子和延迟执行特性），也是Spark.ml机器学习子模块的基础数据结构，其作用自然不言而喻。
Spark RDDs 使用PySpark进行机器学习 PySpark教程：什么是PySpark？ Apache Spark是一个快速的集群计算框架，用于处理，查询和分析大数据。...基于内存计算，它具有优于其他几个大数据框架的优势。 开源社区最初是用Scala编程语言编写的，它开发了一个支持Apache Spark的神奇工具。...Polyglot： 支持Scala，Java，Python和R编程。 让我们继续我们的PySpark教程博客，看看Spark在业界的使用情况。...Apache Spark用于基因组测序，以减少处理基因组数据所需的时间。 零售和电子商务是一个人们无法想象它在没有使用分析和有针对性的广告的情况下运行的行业。...大量的库： Scala没有足够的数据科学工具和Python，如机器学习和自然语言处理。此外，Scala缺乏良好的可视化和本地数据转换。
下面我们就来看看 Table API 和 SQL 中，怎么利用时间字段做窗口操作。...在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口：Group Windows 和 Over Windows（时间语义的文章推荐） ?...Table API 支持的窗口定义，和我们熟悉的一样，主要也是三种：滚动（Tumbling）、滑动（Sliding和 会话（Session）。...例如，统计每个sensor每条数据，与之前两行数据的平均温度。...我是大数据老哥，我们下期见~~~。
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
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