val ds1 = spark.createDataset(seq1) //1、map操作,flatmap操作 ds1.map{x => (x.age + 1, )}.show() ds1.flatMap{x => val a = x.age val s = .split("").map{x => (a, x)} s }.show() //2、filter操作,where操作 ds1.filter("age >= 25 and height >= 170").show()...
Dataset<String>upperCaseDataset=dataset.map(String::toUpperCase,Encoders.STRING());upperCaseDataset.show(); 1. 2. 使用filter方法 Dataset<String>filteredDataset=dataset.filter(item->item.startsWith("b"));filteredDataset.show(); 1. 2. 使用groupBy方法 Dataset<Row>groupedDataset=spark.createDataset(...
这就是我使映射动态化的方式：private static Dataset<Row> mapColumns(Properties mappings, String table...
SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java Spark Hive Example") .master("local[*]") .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") .enableHiveSupport() .getOrCreate(); Dataset<Row> df = spark.sql("select survey_response_value from health").toDF(); df.sh...
1、这里要实现可序列化接口,否则spark并不会识别这个类。 2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后,将schema解析出来,并且映射为hashmap。 publicclassFiremanDriverimplementsSerializable {privateString db;privateString table;privateHiveContext hiveContext;publicFiremanDriver(String db, String table) {try{this.db...
Spark SQL优化执行引擎的优点 可从JVM对象构造Dataset,然后函数式转换(map、flatMap、filter等)操作。Dataset API在Scala和Java中可用。 Python不支持Dataset API,但由于Python动态性质,许多Dataset API优点已经能使用(可通过名称自然访问行的字段row.columnName)。R的情况类似。
1.3 从代码运行速度看来看Spark SQL 二.Spark SQL数据抽象 2.1 DataFrame 2.2 Dataset 三.Spark SQL 操作数据库 3.1.1 创建DataFrames 一.Spark SQL的概述 1.1 Spark SQL 来源 Hive是目前大数据领域,事实上的数据仓库标准。 Hive与RDBMS的SQL模型比较类似,容易掌握。 Hive的主要缺陷在于它的底层是基于MapReduce的,...
Writes the dataset to a text file, HDFS, or file system supported by HDFS. Spark converts each record to a row of records and then writes it to the file. java.util.Map<K,Object> countByKey() Counts the appearance times of each key. void foreach(VoidFunction<T> f) Runs a functio...
Dataset<Row>支持多种操作,包括选择、过滤、聚合等,非常适合进行复杂的数据分析。 2. mapPartitions函数的基本作用和用法 mapPartitions是Spark中的一个转换操作(Transformation),它允许你对RDD或Dataset的每个分区应用一个函数。这个函数接收一个迭代器作为输入,并返回一个迭代器作为输出。mapPartitions相比于map操作...
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。