importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._importorg.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder// 创建SparkSession对象valspark=SparkSession.builder.master("local[2]").appName("appName").getOrCreate()// 导入Implicitsimportspark.implicits._// 创建一个RDDv...
IDEA写spark程序时import org.apache.spark.sql.{Row,SparkSession}错误,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SparkSession 是 Apache Spark 中一个重要的入口点,它用于创建 DataFrame 和执行 SQL 查询。在 SparkSession 中,我们可以使用 DataFrame 和 Dataset 这两个重要的数据结构来处理数据。 importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Spark Data Processing")....
1、查询ES中ID为1的记录 2、重新写入一条ID为1的数据importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}importorg.elasticsearch.spark.rdd.EsSpark object WriteES { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf 一.spark安装与配置 ...
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame} object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { // 初始化SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark SQL Test") .master("local[*]") .getOrCreate() // 使用SparkSession读取数据并创建DataFrame val df = sp...
hcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveContext = org.apache.spark.sql.hive.HiveContext@dd102ea scala> hcon.sql("select age,sex,count(1) from gamedw.customers group by age,sex").show +---+---+---+ |age|sex|count(1)| +---+...
Flink SQL 是面向用户的 API 层,在我们传统的流式计算领域,比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API,用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑,这种方式虽然灵活,但有一些不足,比如具备一定门槛且调优较难,随着版本的不断更新,API 也出现了很多不兼容的地方。