在Spark中,调用RDD的()方法,可以将RDD转换为DataFrame对象。A.show()B.map()C.toDF()D.printSchema()
解析 答案:RDD是Spark中的基本数据抽象,表示一个不可变、可分区、可并行处理的元素集合。而DataFrame则是一种以RDD为基础的二维表格结构,类似于传统的关系型数据库中的表格,具有特定的结构信息。因此,DataFrame可以看作是一种包含了结构信息的特殊类型的RDD。
ShuffleDependency 将两个连续的 RDD 分成两个阶段。 总结 当调用collect()函数时,首先会执行DataFrame的collect函数,其内部首先调用executeCollect()函数,该函数将DataFrame转换为RDD,并将其结果收集到Driver端。 在RDD的collect()函数中,实际上是通过sc.runJob()方法来执行作业的。sc.runJob()方法会将作业提交给DAG...
【前言：Spark目前提供了两种有限定类型的共享变量：广播变量和累加器，今天主要介绍一下基于Spark2.4版本...
这里首先使用createOrReplaceTempView方法将 DataFrame 注册为一个临时表 "people",然后使用 Spark SQL 进行查询。 如果你更喜欢使用 DataFrame 的 DSL 风格,你也可以这样写: val resultDF = df.filter(col("Age") >= 30)resultDF.show() 「关闭 SparkSession:」 ...
在Spark中,可以使用`take(n)`方法从一个RDD中获取前n项数据,并将其转换为一个数组。然后,可以使用`parallelize()`方法将该数组转换为一个新的RDD。 以下是具体的步骤: ...
filter、reduce等函数式运算，再加上Spark中的cache、unpersist等方法控制RDD的缓存，也就没浪费Spark的...
我们现在来看看DataFrame类最常用的转换操作: select 我们将要看的第一个转换是“select”,它允许我们对一个DataFrame的列进行投影和变换。 引用列 通过它们的名称有两种方法来访问DataFrame列:可以将其引用为字符串;或者可以使用apply方法,col-方法或$以字符串作为参数并返回一个Column(列)对象。所以customerDF.col(“...
probs.setProperty("password","feng")//使用sparksession创建DFval df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/db_user?characterEncoding=UTF-8","t_result", probs)//将df的数据转换成parquetdf.write.parquet("E:/javafile/spark/out1") ...
1、定义caseclass,用来表结构2、创建sparkSession对象,用来读取数据3、将rdd中的数据和caseclass映射4、调用 toDF 函数将rdd转为 DataFrame 2.2.3 通过StructType类 这种方式java比较常用 packageSparkSQLExerimportorg.apacheimportorg.apache.sparkimportorg.apache.spark.sql.{Row,SparkSession}importorg.apache.spark....