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。 码字不易,先赞后看,养成习惯! 3. DataSet Dataset是具有强类型的数据集合,需要提供对应的类型信息。 3.1 创建 1)创建一个样例类 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 scala> case class Person...
https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。 什么时候使用DataFrame DataSet DataSet是从Spark 1.6版本开始引入的。
数据源集成:Dataset可以与各种数据源进行集成,包括关系型数据库、Hive表、Parquet文件等。这使得开发人员可以方便地读取和写入不同的数据源。 支持编程语言:Dataset支持多种编程语言,包括Java、Scala和Python。这使得开发人员可以使用自己熟悉的编程语言进行数据处理和分析。 下面是一个使用DataFrame和Dataset进行数据处理的具...
所有 R、Java、Scala 或 Python 的 DataFrame/Dataset API,所有的关系型查询的底层使用的都是相同的代码优化器,因而会获得空间和速度上的效率。尽管有类型的 Dataset[T] API 是对数据处理任务优化过的,无类型的 Dataset[Row](别名 DataFrame)却运行得更快,适合交互式分析。 (点击放大图像) 其次, Spark 作为一个...
Spark DataFrame及RDD与DataSet转换成DataFrame 一、什么是DataFrame DataFrame和RDD一样,也是Spark的一种弹性分布式数据集,它是一个由列组成的数据集,概念上等同于关系型数据库中的一张表。DataFrame可以从非常宽泛的数据源中的构建,比如结构化的数据文件,Hive中的表,外部数据库,或者已经创建好的RDDs等等。在Scala和Ja...
如下面的表格所示,从Spark 2.0开始,Dataset开始具有两种不同类型的API特征:有明确类型的API和无类型的API。从概念上来说,你可以把DataFrame当作一些通用对象Dataset[Row]的集合的一个别名,而一行就是一个通用的无类型的JVM对象。与之形成对比,Dataset就是一些有明确类型定义的JVM对象的集合,通过你在Scala中定义的Case...
Dataset/DataFrame为结构化数据操作提供了一种特定于领域的语言(DSL)。其中DataFrame所支持的这些操作也被称为“无类型转换”,同时提供Scala、Java、Python和R语言的支持。而Dataset所支持的这些操作也被称为“类型化转换”,只提供强类型的Scala和Java语言支持的API。
dataframe spark 创建为临时表 spark dataframe 操作,一、Dataframe操作步骤如下1)利用IntelliJIDEA新建一个maven工程,界面如下2)修改pom.XML添加相关依赖包3)在工程名处点右键,选择OpenModuleSettings4)配置ScalaSdk,界面如下5)新建文件夹scala,界面如下:6)将文
Spark DataFrame及RDD与DataSet转换成DataFrame 一、什么是DataFrame DataFrame和RDD一样,也是Spark的一种弹性分布式数据集,它是一个由列组成的数据集,概念上等同于关系型数据库中的一张表。DataFrame可以从非常宽泛的数据源中的构建,比如结构化的数据文件,Hive中的表,外部数据库,或者已经创建好的RDDs等等。在Scala和...
这个case class将用于指定Dataset的类型。 使用as方法转换:然后,可以使用as方法将DataFrame转换为Dataset。转换时,将DataFrame和case class作为参数传递给as方法。 示例代码: scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import...