C. Spark on YARN D. Spark on local 5. pyspark 中,Spark DataFrame 和 Spark SQL 的上下文入口是___。 A.pyspark.SparkConf B. pyspark.SparkSession C. pyspark.SparkContext D. pyspark.StreamingContext 6. 下面的操作中,___肯定是宽依赖。 A. map B. flatMap C. reduceByKey D. sample 7. Spa...
spark=SparkSession.builder.appName('test').master('local[*]').config('spark.sql.shuffle.partitions','6').getOrCreate() sc=spark.sparkContext # 使用SparkContext,读取txt形成RDD,转换成DataFrame rdd1=sc.textFile('file:///root/1.txt') rdd2=rdd1.map(lambda str:(str.split(',')[0],int...
二、SparkSessionspark sql 中所有功能的入口点是SparkSession 类。它可以用于创建DataFrame、注册DataFrame为table、在table 上执行SQL、缓存table、读写文件等等。 要创建一个SparkSession,仅仅使用SparkSession.builder 即可:from pyspark.sql import SparkSessionspark_session = SparkSession \.builder \.appName("Pytho...
百度试题 结果1 题目第1题,Spark中DataFrame的()方法是进行条件查询 A. where B. join C. limit D. apply 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
首先,Spark RDD、DataFrame和DataSet是Spark的三类API,下图是他们的发展过程: DataFrame是spark1.3.0版本提出来的,spark1.6.0版本又引入了DateSet的,但是在spark2.0版本中,DataFrame和DataSet合并为DataSet。 那么你可能会问了:那么,在2.0以后的版本里,RDDs是不是不需要了呢?
从中可以看出，Spark属于Master/slave模式。在Spark的Driver节点中，主要运行我们提交的程序，程序的入口就...
Spark SQL、Dataset和DataFrame介绍 Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark模块,与基本的Spark RDD的API不同,Spark SQL的接口还提供了更多关于数据和计算的结构化信息。Spark SQL可以用于执行SQL查询并从Hive表中读取数据。 Dataset是数据的分布式集合。Dataset是Spark 1.6中添加的一个新接口,它集成了RDD和Spark SQL...
在Spark中,调用RDD的()方法,可以将RDD转换为DataFrame对象。A.show()B.map()C.toDF()D.printSchema()
Spark Core引人RDD的概念更多的是把数据处理步骤组成的有向无环图(DAG)抽象成类似函数式编程中的集合的概念,而把分布式数据处理的过程隐藏在这个抽象后面,比如划分stage,划分task,shuffle,调度这些task,保证data locality等等。 至于DataFrame,是为Spark SQL引人的结构化数据抽象,其官方定义: A DataFrame is a distrib...
在spark中,以下关于dataframe描述,错误的是A.dataframe是指定列名称的datasetB.dataframe提供详细的结构信息C.dataframe不