在开始前,我们需要导入必要的库和模块。在Scala中,我们可以使用import语句导入需要的类和方法。 importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame} 1. 步骤二:创建SparkSession对象 SparkSession是Spark 2.0中的入口点,它是与Spark进行交互的主要接口。我们可以通过以下代码创建一个SparkSession对象: valspark=SparkSe...
Dataset 支持Scala和javaAPI,不支持Python API。 DataFrame是由列组成的数据集,它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的data frame,但在查询引擎上进行了丰富的优化。DataFrame可以由各种各样的源构建,例如:结构化数据文件、hive中的表、外部数据库或现有的RDD。 二、SparkSQL基于DataFrame的操作 import org....
SparkSQL是Spark中用于结构化数据处理的模块,它提供了丰富的API,允许开发人员以SQL的方式或者Dataset/DataFrame的API与结构化数据进行交互。SparkSQL数据源指的是SparkSQL可以读取和写入的各种类型的数据存储,这些数据存储可以是本地文件系统、分布式文件系统(如HDFS)、数据库(如MySQL、PostgreSQL)等。 2. 常用的SparkSQL...