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...
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")....
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...
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。
在使用RegressionEvaluator评估回归模型之前,我们需要先训练一个回归模型。这里以线性回归模型为例,我们使用Spark ML的LinearRegression类进行模型训练: AI检测代码解析 importorg.apache.spark.ml.regression.LinearRegression// 创建线性回归模型实例vallr=newLinearRegression().setLabelCol("label").setFeaturesCol("features...
scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext scala> val hcon=new HiveContext(sc) warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for details hcon: org.apache.spark.sql.hive.HiveContext = org.apache.spark.sql.hive.Hive...
(2)FlinkSQL流计算-滚动窗口demo演示 滚动窗口(Tumbling Windows) 滚动窗口有固定的大小,是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠,也不会有间隔,是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义,也可以基于数据个数定义;需要的参数只有一个,就是窗口的大小(window size)。