//创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .master("local[*]") .appName("dataset") .enableHiveSupport() //支持hive,如果代码中用不到hive的话,可以省略这一条 .getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 三、DataSet/DataFrame的创建 1、序列创建 DataSet //1、产生序列dataset val numDS...
使用map()函数:map()函数可以将一个函数应用于DataSet中的每个元素,并返回一个新的DataSet。通过使用map()函数,可以对DataSet中的每个元素进行迭代处理。例如,可以使用map()函数对DataSet中的每个元素进行转换、过滤或其他操作。 使用foreach()函数:foreach()函数可以对DataSet中的每个元素应用一个函数,但不...
scala> val df = spark.createDataset(Seq( ("aaa",1,2),("bbb",3,4),("ccc",3,5),("bbb",4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key1: string, key2: int ... 1 more field] scala> df.printSchema root |-- key1: string (nullable ...
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。...
4. 关于这四个将DataSet写成一张临时表的作用和坑点 1>.dataset.registerTempTable("temp_table")这个方法建议在离线,批处理中使用,在实时流式计算中会导致后续写入hive值与字段不匹配乱序的问题 2>.dataset.createGlobalTempView("temp_table")这个方法是创建一个全局临时表,意思就是别的spark-submit也可以用,这...
ds通过groupby聚合之后就就只能进行统计，无法生成map<key,list<value>的结构了，只能在聚合前处理生成map...
4. 关于这四个将DataSet写成一张临时表的作用和坑点 1>.dataset.registerTempTable("temp_table")这个方法建议在离线,批处理中使用,在实时流式计算中会导致后续写入hive值与字段不匹配乱序的问题 2>.dataset.createGlobalTempView("temp_table")这个方法是创建一个全局临时表,意思就是别的spark-submit也可以用,这...
4.2 RDD的map操作 4.3 RDD使用函数 参考: 一.RDD概念 RDD(resilient distributed dataset ,弹性分布式数据集),是 Spark 中最基础的抽象。它表示了一个可以并行操作的、不可变的、被分区了的元素集合。用户不需要关心底层复杂的抽象处理,直接使用方便的算子处理和计算就可以了。 1.1 RDD的特点 1) . 分布式 RDD是...
Spark提供了三种主要的与数据相关的API: RDD DataFrame DataSet三者图示下面详细介绍下各自的特点: RDD 主要描述:RDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念(Resilient Distributed Dataset),它是一个element的collection,分区化的位于集群的节点中,支持并行处理。
Dataset dataset = spark.read().format("org.apache.spark.sql.cassandra").options(new HashMap() { { put("keyspace", "bi"); // cassandra keyspace put("table", "people"); // cassandra表名 } }).load(); Dataset dataset2 = spark.read().format("org.apache.spark.sql.cassandra").options...