val ds1 = spark.createDataset(seq1) //1、map操作,flatmap操作 ds1.map{x => (x.age + 1, x.name)}.show() ds1.flatMap{x => val a = x.age val s = x.name.split("").map{x => (a, x)} s }.show() //2、filter操作,where操作 ds1.filter("age >= 25 and height >= ...
首先，让我们澄清您的输入数据。您提到过，您有Timestamp，但您列出的输出格式似乎只是字符串值，表示...
// 使用Spark SQL查询临时表Dataset<Row>result=spark.sql("SELECT key, value FROM temp_table");// 将查询结果转换为MapMap<String,String>resultMap=result.toJavaRDD().collectAsMap(); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这段代码首先使用Spark SQL的sql()方法来执行SQL查询语句,查询临时表中的数据。然后,我们使用...
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 =db;this.table =table;SparkClient sparkClient=newSpark...
2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值 JavaRDD<Row> resultRdd = rdd.map(newFunction<String[], Row>() {@OverridepublicRowcall(String[] line)throwsException {if(line !=null&& line.length >0) {returnhelper.createRow(line); ...
Spark SQL提供了两个新的抽象,分别是DataFrame 和Dataset; Dataset是数据的分布式集合。Dataset是Spark 1.6中添加的一个新接口,它提供了RDDs的优点(强类型、使用强大lambda函数的能力)以及Spark SQL优化的执行引擎的优点。可以从JVM对象构造数据集,然后使用函数转换(map、flatMap、filter等)操作数据集。数据集API可以在...
SparkSession spark=SparkSession.builder().master("local[*]").appName("Spark").getOrCreate();finalJavaSparkContext ctx=JavaSparkContext.fromSparkContext(spark.sparkContext());JavaRDD<String>source=spark.read().textFile("stuInfo.txt").javaRDD();JavaRDD<Row>rowRDD=source.map(newFunction<String...
row2.put("qty", 200);dataList.add(row1);dataList.add(row2);ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String jsonStr = mapper.writeValueAsString(dataList);JavaRDD<Map<String,Object>> rows = sc.parallelize(dataList);Dataset<Row> data = sparkSession.createDataFrame(rows, Map.class);data....
在数据集Apache Spark上应用转换 、、 我正在使用Java语言处理Apache Spark中的Dataset<Row>,需要对此Dataset中的所有列进行一些数学转换。基本上,其中一个转换是获取存储在此数据集中的所有值的日志,并仍然返回Dataset<Row>。我清楚地知道如何在RDD中的map函数中执行此操作,但是如何在Dataset< ...
// 创建行对象,传入字段值的列表或数组 Row row = RowFactory.create("value1", 123); 将行对象应用于结构: 代码语言:txt 复制 // 将行对象应用于结构,创建DataFrame或Dataset Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(Collections.singletonList(row), schema); 这样,你就可以使用Java从Spark中的列表或数...