scala> sc.parallelize(List( (1,“beijing”),(2,“shanghai”) ) ) res3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)] = ParallelCollectionRDD[5] at parallelize at :22 scala> res3.toDF(“id”,“name”) res4: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, name: string] scala> res4.sho...
SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 在Spark repo的“examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java”中可以找到完整的示例代码。 Spark 2.0中的Sp...
3.解压spark包到指定路径/usr/spark下 切换路径到压缩包所在位置 输入ls指令确保能找到相应spark压缩包 sudo tar -zxf spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /usr/spark/ 1. 嘱咐几句:极有可能博文中的文件路径与实践中操作的路径会出现不一致, 所以要知其所以然,学会自己排查错误。以下是几点排错体会: 命令行...
在spark2.1已经开始使用sparksession了。请注意。 packagecom.xiaoju.dqa.fireman.driver;importcom.xiaoju.dqa.fireman.exception.SparkInitException;importcom.xiaoju.dqa.fireman.utils.PropertiesUtil;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.sql.SQLContext;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkCo...
.appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD、Hive表或Spark数据源中创建DataFrames。 1.1.1 通过json文件创建DataFrame Json测试文件:
spark-sql是用来处理结构化数据的模块,是入门spark的首要模块。 技术的学习无非就是去了解它的API,但是Spark有点难,因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。 入门例子 数据处理的第一个例子通常都是word count,就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们也来试一下。
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。 Hiv...
SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("JavaSparkSQLExample").config("spark.master","local").getOrCreate(); 加载数据源:使用spark.read()方法可以从多种格式的数据源中读取数据,如CSV、JSON、Parquet等。对于结构化数据,建议优先选择Parquet格式,因为它具有更高的压缩率和更快的读写速度。
import static org.apache.spark.sql.functions.col; 自定义选择某些字段 df=df.select("name","age");---输出结果:[Andy,30][Justin,19][Michael,20] 对年龄字段进行加1计算 df=df.select(col("name"),col("age").plus(1));---输出结果:[Andy,31][Justin,20][Michael,21] 筛选年龄大于19岁的记...