不同的数据自然要有不同的处理方式，因此我们这里也会介绍使用不同的方式进行填充时，对应的不同的代码。在这一部分，我们会介绍以平均数，中位数，众数和自己手动处理方式进行空值填充的方式。...计算平均值的方法中，写SQL是最方便的（不同系统中的SQL语法有可能不一样，这里统一是Hive SQL），所以我们使用了df.selectExpr方法，最大程度的还原SQL的习惯。...只要学过SQL中的round和floor函数，那都不是事。...SQL中有一个percentile函数，我们可以用上。...DataFrame里面非常多的算子都是和SQL语句有关的。
========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块，可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC...2、Spark SQL 的特点： （1）和 Spark Core 的无缝集成，可以在写整个 RDD 应用的时候，配合 Spark SQL 来实现逻辑。 ...3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...SQL 提供了 DataFrame 和 DataSet 数据抽象。...2、如果要使用内嵌的 Hive，什么都不用做，直接用就可以了。
Spark SQL，作为Apache Spark大数据框架的一部分，主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。...这一版本中包含了许多新的功能特性，其中一部分如下： 数据框架（DataFrame）：Spark新版本中提供了可以作为分布式SQL查询引擎的程序化抽象DataFrame。...Spark SQL组件 使用Spark SQL时，最主要的两个组件就是DataFrame和SQLContext。 首先，我们来了解一下DataFrame。...在第一个示例中，我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数，执行特定的数据选择查询。...如上所示，Spark SQL提供了十分友好的SQL接口，可以与来自多种不同数据源的数据进行交互，而且所采用的语法也是团队熟知的SQL查询语法。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...图4：Hadoop MR、Python RDD API、Python DataFrame API代码示例 除此以外，Spark SQL还针对大数据处理中的一些常见场景和模式提供了一些便利的工具，使得用户在处理不同项目中重复出现的模式时可以避免编写重复或高度类似的代码...（对于同名但不同类型的列，Spark SQL会尝试规约出一个公共类型。） ?...对此，Spark SQL的JSON数据源作出的处理是，将出现的所有列都纳入最终的schema中，对于名称相同但类型不同的列，取所有类型的公共父类型（例如int和double的公共父类型为double）。...上述示例的逻辑极为简单，查询优化器的作用不明显，那么为什么会有加速效果呢？RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？...不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的 Spark 版本中，DataSet 会逐步取代 RDD 和 DataFrame 成为唯一的 API 接口。 ?...而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 多了数据的结构信息，即 schema。...DataSet： DataSet 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。...第7章 Spark SQL 实战 7.1 数据说明 数据集是货品交易数据集。 ? 每个订单可能包含多个货品，每个订单可以产生多次交易，不同的货品有不同的单价。
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....Integrated(易整合) 无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程. ? 2....而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。
是什么和数据分析（案例讲解） 1、DataFrame是什么 SparkSQL模块前世今生、官方定义和特性 DataFrame是什么 DataFrame = RDD[Row] + Schema...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（类似RDD中函数，比如flatMap和类似SQL...中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions...尤其DBA和数据仓库分析人员擅长编写SQL语句，采用SQL编程 11-[掌握]-基于DSL分析（函数说明）和SQL分析 基于DSL分析 调用DataFrame/Dataset中API（...函数）分析数据，其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL 语句函数，部分截图如下： 基于SQL分析 将Dataset/DataFrame注册为临时视图，编写SQL执行分析，分为两个步骤
从不同角度，可以有多种不同的方式：如果我们从实战工作的角度，下面我们就需要了解开发方面的知识 如果我们从知识、理论的角度，我们就需要了解spark生态系统 下面我们从不同角度来介绍 3.spark实战...比如rdd,dataframe,DataSet。如果你接触过spark，相信rdd是经常看到的，DataFrame是后来加上的。但是他们具体是什么。...rdd和DataFrame在spark编程中是经常用到的，那么该如何得到rdd，该如何创建DataFrame，他们之间该如何转换。...可以将sql语句放入到函数中。...关于spark sql的更多内容推荐Spark Sql系统入门1：什么是spark sql及包含哪些组件 http://www.aboutyun.com/forum.php?
Spark Day07：Spark SQL 02-[了解]-内容提纲 主要2个方面内容：DataFrame是什么和数据分析（案例讲解） 1、DataFrame是什么 SparkSQL模块前世今生...、官方定义和特性 DataFrame是什么 DataFrame = RDD[Row] + Schema，Row表示每行数据，抽象的，并不知道每行Row数据有多少列，弱类型 案例演示，spark-shell...） 编写DSL，调用DataFrame API（类似RDD中函数，比如flatMap和类似SQL中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL...语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： 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...函数）分析数据，其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL 语句函数，部分截图如下： 基于SQL分析 将Dataset/DataFrame注册为临时视图，编写SQL执行分析，分为两个步骤
2.3 DataSet Dataset 也是分布式的数据集合，在 Spark 1.6 版本被引入，它集成了 RDD 和 DataFrame 的优点，具备强类型的特点，同时支持 Lambda 函数，但只能在...DataFrame 和 Dataset 主要区别在于： 在 DataFrame 中，当你调用了 API 之外的函数，编译器就会报错，但如果你使用了一个不存在的字段名字，编译器依然无法发现。...上面的描述可能并没有那么直观，下面的给出一个 IDEA 中代码编译的示例： 这里一个可能的疑惑是 DataFrame 明明是有确定的 Scheme 结构 (即列名、列字段类型都是已知的)，但是为什么还是无法对列名进行推断和错误判断...这也就是为什么在 Spark 2.0 之后，官方推荐把 DataFrame 看做是 DatSet[Row]，Row 是 Spark 中定义的一个 trait，其子类中封装了列字段的信息。...四、Spark SQL的运行原理 DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的： 进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程； 如果是有效的代码，即代码没有编译错误
Index 什么是Apache Spark 弹性分布式数据集（RDD） Spark SQL Spark Streaming 什么是Apache Spark 1....对于Spark，我们需要问的是：为什么有Hadoop和MapReduce，还需要它呢？可能它解决了Hadoop和MapReduce不能解决的问题，具体是什么问题呢？...SQL 其实在我们实际进行数据操作的时候，并不用像上面说的那样子操作，不需要到RDD层次进行编程的，Spark生态系统里有很多库可以用，而其中的数据查询模块Spark SQL就很常用。...当Spark面世的时候，Spark团队也是开了一个Shark来支持SQL语言查询数据，但Shark的本质是Hive，对Hive是十分依赖的，制约了Shark和其他Spark组件之间的集成。...DataFrame： 常用Python做数据分析的都知道DataFrame，但这里的有点不同。
DataSet 及 DataFrame 的创建方式有两种： 1.1 使用 Spark 创建函数进行创建 手动定义数据集合，然后通过 Spark 的创建操作函数 createDataset()、createDataFrame...Spark SQL 的具体发展史详见下图： Spark SQL 发展历史 可见，Spark 原生就对 Hive 的兼容十分友好，且其还内置了 Hive 组件，Spark SQL 可以通过内置 Hive...Spark SQL 具体使用和操作 Hive 数据源的方法将在后续的 Hive 专栏中进行介绍。...API 算子”）； 在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作时，很多情况下需要 spark.implicits._ 进行支持。...3.3 Spark SQL 算子 DSL 支持 Spark SQL 算子，且算子十分丰富，下面列举部分算子： 3.3.1. select 相关 a.
第1章 Spark SQL概述 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用...什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...RDD: RDD 一般跟sparkMlib 同时使用 RDD 不支持sparkSQL操作 DataFrame 跟RDD和DataSet不同，DataFrame 每一行类型都固定为Row，每一列值无法直接访问...(options).format("com.sowhat.spark.csv").load() DataSet DataSet 跟DataFrame拥有完全一样的成员函数，唯一区别就是每一行数据类型不同
那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...了解了Spark SQL的起源，那么其功能定位自然也十分清晰：基于DataFrame这一核心数据结构，提供类似数据库和数仓的核心功能，贯穿大部分数据处理流程：从ETL到数据处理到数据挖掘（机器学习）。...中类似的用法是query函数，不同的是query()中表达相等的条件符号是"=="，而这里filter或where的相等条件判断则是更符合SQL语法中的单等号"="。...中相应关键字的操作，并支持不同关联条件和不同连接方式，除了常规的SQL中的内连接、左右连接、和全连接外，还支持Hive中的半连接，可以说是兼容了数据库的数仓的表连接操作 union/unionAll：表拼接...核心API 基于DataFrame可以实现SQL中大部分功能，同时为了进一步实现SQL中的运算操作，spark.sql还提供了几乎所有的SQL中的函数，确实可以实现SQL中的全部功能。
我们之前已经学习过了《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？》，这其中有一个关于SQL的重要模块：SparkSQL。...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。 ? 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...又由不同的Rules构成，每个Rule又有自己相对应的处理函数。...查询中，在处理Join操作之前需要首先对A和B执行TableScan操作，然后再进行Join，再执行过滤，最后计算聚合函数返回，但是如果把过滤条件A.a > 10和B.b < 100分别移到A表的TableScan
Hive 的HiveQL解析，把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作；Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、 转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过； 都有partition的概念； 三者有许多共同的函数...，如 filter、map、aggregation、 average、sum、SQL 查询、列式访问或使用 lambda 函数，那就使用 DataFrame 或 Dataset； 如果你想在编译时就有高度的类型安全...，想要有类型的 JVM 对象，用上 Catalyst 优化，并得益于 Tungsten 生成的高效代码，那就使用 Dataset； 如果你想在不同的 Spark 库之间使用一致和简化的 API，那就使用
Spark是什么 学习一个东西之前先要知道这个东西是什么。 Spark 是一个开源的大数据处理引擎，它提供了一整套开发 API，包括流计算和机器学习。它支持批处理和流处理。...通用性：Spark 提供了多种组件，可以支持不同类型的计算任务，包括批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图形处理等。...转换操作分两种：「窄依赖」和「宽依赖」。...RDD 中的每个元素 RDD 的创建方式 创建RDD有3种不同方式： 从外部存储系统。...不要担心为历史数据使用不同的引擎。 Spark SQL 数据类型 Spark SQL 支持多种数据类型，包括数字类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型、日期时间类型和区间类型等。
文章目录 第一章 Spark SQL概述 1.1 Spark SQL官方介绍 1.2 ●Spark SQL 的特点 1.3 SQL优缺点 1.4 Hive和SparkSQL 1.5 Spark SQL...Hive是将SQL转为MapReduce SparkSQL可以理解成是将SQL解析成'RDD' + 优化再执行 1.5 Spark SQL数据抽象 1.5.1 DataFrame 什么是DataFrameDataFrame...入口-SparkSession ●在spark2.0版本之前 SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据，兼容hive...() } } 第四章 Spark SQL多数据源交互 Spark SQL可以与多种数据源交互，如普通文本、json、parquet、csv、MySQL等 1.写入不同数据源 2.读取不同数据源 4.1...与 GROUP BY 子句不同，PARTITION BY 子句创建的分区是独立于结果集的，创建的分区只是供进行聚合计算的，而且不同的开窗函数所创建的分区也不互相影响。
中函数，包含类似RDD转换函数和类似SQL关键词函数 - 案例分析 - step1、加载文本数据为RDD - step2、通过toDF函数转换为DataFrame - step3、编写SQL...编写SQL 03-[掌握]-Dataset 是什么 Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame...SQL和DSL中使用 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。.../image-20210427112425417.png)] 由于SparkSQL数据分析有两种方式：DSL编程和SQL编程，所以定义UDF函数也有两种方式，不同方式可以在不同分析中使用。...方式一：SQL中使用 使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义： 方式二：DSL中使用 使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数
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