--<scope>provided</scope>--></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_${scala.binary.version}</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency>
在Scala中使用Spark DataFrame时,映射编码器(Encoder)是一个关键概念,它允许Spark理解如何将数据从一种类型转换为另一种类型。对于非基元类型(如自定义类或复杂数据结构),编码器的正确配置尤为重要。 基础概念 编码器(Encoder):编码器是Spark SQL中的一个组件,负责将数据从一种格式转换为另一种格式。在DataFrame A...
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Main { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("DataFrame Example") .master("local") .getOrCreate() // 创建DataFrame val data = Seq( ("Alice", 25),...
1. 创建一个DataFrame对象 首先,需要导入Spark SQL相关的包,并创建一个SparkSession对象。SparkSession是Spark 2.0引入的新概念,它是SQLContext和HiveContext的合并,提供了更简洁的API。 scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("DataFrame Example") .master("...
在Spark DataFrame中对某个字段进行类似于SQL中的LIKE操作,你可以使用filter方法结合like函数。以下是一个简单的示例代码: import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.functions._// 创建SparkSessionval spark = SparkSession.builder.appName("LikeExample").getOrCreate()// 创建示例数据...
sparksql dataFrame 遍历 scala dataframe遍历 注意:下面的例子均在scala shell中演示的 一、数据结构介绍 对于Scala来说,同时支持可变集合和不可变集合,不可变集合一直都不会发生变化,可以安全的并发访问。 Scala优先采用不可变集合,同时几乎所有的集合类,Scala都同时提供了可变和不可变的版本。
sparksql是spark中的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,他提供的最核心的编程抽象,就是DataFrame。同时,sparksql还可以作为分布式的sql查询引擎。 最最重要的功能就是从hive中查询数据。 Dataframe可以理解为:以列的形式组织的,分布式的数据集合。 Dataframe可以通过很多来源进行构建,包括:结构化的数据文件、hive中...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._ 1. 2. 接下来,我们需要创建一个SparkSession对象,这是使用Spark的入口点: valspark=SparkSession.builder().appName("Add New Column to DataFrame").master("local[*]").getOrCreate() ...
Spark Read and Write JSON file into DataFrame Spark Read and Write Apache Parquet Spark Read XML file using Databricks API Read & Write Avro files using Spark DataFrame Using Avro Data Files From Spark SQL 2.3.x or earlier Spark Read from & Write to HBase table | Example Create Spark DataF...
第一步 建立一个Spark项目 通过使用sbt,我们可以轻松构建 Scala 项目。想了解更多关于 sbt 的介绍,请参考这里。可以通过下面的模版轻松设定: name := "sparkExample" version := "0.1" // DJL要求JVM 1.8及以上 scalaVersion := "2.11.12" scalacOptions += "-target:jvm-1.8" ...