用户可以自定义分区策略,如Hash分区等。Spark SQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩。
ignore:如果数据源已经存在,将忽略(ignore) DataFrame中的数据,如果不存在,则创建并写出。官网的比喻是类似这条SQL语句:create table if not exists errorifexists:如果数据源(可以理解为文件)已经存在,将抛出异常 2.1 SparkSQL读取数据的综合案例: frompyspark.sql import SparkSession if __name__ == '__main_...
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...
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...
创建新的Spark会话/上下文是指在Spark应用程序中创建一个新的SparkSession对象或SparkContext对象。SparkSession是Spark 2.0版本引入的,它是一个用于编程的入口点,可以用于创建DataFrame、执行SQL查询和执行机器学习等任务。而SparkContext是Spark 1.x版本中使用的入口点,它用于创建RDD(弹性分布式数据集)和执行并行操作...
因为DataFrame和DataSet的API是建立在Spark SQL引擎之上的,无论是java、scala还是python,所有涉及到关系型查询的语句,都会经历相同的逻辑优化和执行计划。不同的是, Dataset[T]类的API更适合数据工程任务,Dataset[Row](即DataFrame)类的API则更适合交互式分析。而且,spark作为一种编译器可以理解DataSet中的JVM对象,可以...
在PySpark中,要将DataFrame转换为Spark SQL表,可以使用createOrReplaceTempView方法。这个方法会将DataFrame注册为一个临时视图,这样你就可以使用SQL语句来查询它。以下是一个简单的示例: from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \n .appName("DataFrame to SQL Table")...
关于DataFrame的说法以下错误的是A.DataFrame是在Spark SQL模块中新增的一种数据抽象。B.DataFrame的推出, 让Spark具备了更加高效处
今天了解了sparksql的基本知识,并且用scala语言实践了一下RDD和DataFrame之间的转换,代码如下: packagescalaimportorg.apache.spark.sql.types.StringTypeimportorg.apache.spark.sql.types.StructFieldimportorg.apache.spark.sql.types.StructTypeimportorg.apache.spark.sql.Rowimportorg.apache.spark.sql.types.IntegerType...
DataFrame与DataSet一般不与Spark Mllib 同时使用。DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表进行SQL语句操作。DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。DataSet DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每...