得到现存的SQLContext或者根据SparkContext创建一个新的SQLContext Parameters: sc – SparkContext New in version 1.6. newSession() 返回一个新的SQLContext作为session,这个session有自己单独的SQLConf,临时注册的views and UDFs,但是共享的SparkContext and table会存储起来 New in version 1.6. range(start, end=...
9.使用sql查看表的全部信息,查看表的行数 sqlContext.sql("select * from table1").collect() sqlContext.sql("select count(*) as count from table1").collect() 10.使用table(tableName)将表生成一个被声明表的DataFrame。 df5=sqlContext.table("table1") df5.collect() sorted(df3.collect()) ==...
%%sparkvalscala_df = spark.sqlContext.sql ("select * from pysparkdftemptable") scala_df.write.sqlanalytics("sqlpool.dbo.PySparkTable",Constants.INTERNAL) 通过使用“val scala_df”,我们为 scala_dataframe 创建一个固定值,然后使用 “select * f...
AI代码解释 from pyspark.sqlimportfunctionsasFfrom pyspark.sqlimportSparkSession # SparkSQL的许多功能封装在SparkSession的方法接口中,SparkContext则不行的。 spark=SparkSession.builder \.appName("sam_SamShare")\.config("master","local[4]")\.enableHiveSupport()\.getOrCreate()sc=spark.sparkContext #...
SparkSession对象是替换SQLContext和HiveContext的入口点。为了使PySpark SQL代码与以前的版本兼容,SQLContext和HiveContext将继续在PySpark中运行。在PySpark控制台中,我们获得了SparkSession对象。我们可以使用以下代码创建SparkSession对象。 为了创建SparkSession对象,我们必须导入SparkSession,如下所示。
from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SparkSession sc = SparkContext() spark = SparkSession(sc) DataFrame:是PySpark SQL中最为核心的数据结构,实质即为一个二维关系表,定位和功能与pandas.DataFrame以及R语言中的data.frame几乎一致。最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象...
sqlContext.sql("select count(*) counts from uservalue_tb").show() 15.编写SQL,查询用户ID、消费时间间隔(从2018-04-14到用户行为时间(下单))。 SQL解读: GROUP BY user_id:根据用户id分组 type=2:表示下单用户 DATEDIFF('2018-04-14',MAX(action_time)):返回日期从2018-04-14到用户行为时间间隔天数...
使用PySpark SQL 读取 JSON 文件 PySpark SQL 还提供了一种读取 JSON 文件的方法,方法是使用 spark.sqlContext.sql(“将 JSON 加载到临时视图”) 直接从读取文件创建临时视图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW zipcode USING json OPTIONS"+" (pat...
SparkContext:Spark程序的入口点,负责初始化Spark应用程序的连接,并创建RDD对象。 RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据结构,支持分布式计算。 DataFrame和Dataset:DataFrame是分布式的表格型数据结构,Dataset是DataFrame的扩展,支持强类型的数据处理。 Spark SQL:用于处理结构化数据的模...