* code at runtime to serialize the `Person` object into a binary structure. This binary structure * often has much lower memory footprint as well as are optimized for efficiency in data processing * (e.g. in a columnar format). To understand the internal binary representation for data, us...
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2.**Date_format(date, format)**→ 将日期/时间戳/字符串转换为第二个参数给定的日期格式指定的字符串值。 例子: 使用“dd/MM/yyyy”格式设置“Fly_date”列的格式 >>> df.select("Fly_date", date_format("Fly_date", "dd/MM/yyyy").alias("Formatted_date")).show(3) 3)**Date_add (start,...
valdataDF = spark.read.format("json").load(path) dataDF.where("count < 2").show(20) 多个条件之间的关系为‘and’时 dataDF.where("count > 2").where("count < 4").show(20) 去重操作# dataDF.selectExpr("DEST_COUNTRY_NAME","ORIGIN_COUNTRY_NAME").distinct().show(20) 排序# //排序 ...
Spark应用可以用SparkContext创建DataFrame,所需的数据来源可以是已有的RDD(existing RDD),或者Hive表,或者其他数据源(data sources.) 以下是一个从JSON文件创建DataFrame的小栗子: Scala Java Python R val sc: SparkContext // 已有的 SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) ...
val options = Map("header" ->"true","path" ->"E:\\StudentData.csv") val newStudents = sqlContext.read.options(options).format("com.databricks.spark.csv").load() 附录 为了方便大家测试,我提供了StudentData.csv文件的部分数据集: id|studentName|phone|email ...
在Spark3.1版本之后,我们可以通过DataStreamReader.table()方式实时读取流式表中的数据,使用DataStreamWriter.toTable()向表中实时写数据。 案例:读取Socket数据实时写入到Spark流表中,然后读取流表数据展示数据。 代码示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
一、数据源 转换之前先看下数据结构 多行存在空值需要过滤,不同的状态(yes、maybe、invited、no)存在多个值,需要转换成(events userid status)的状态 val df = spark.read.format("csv").option("header","true").load("file:///opt/data/event_attendees.csv")scala> df.printSchemaroot|-- event: stri...
("data.csv") # 将数据写入Kafka主题 data.selectExpr("CAST(column1 AS STRING) AS key", "to_json(struct(*)) AS value") \ .write \ .format("kafka") \ .option("kafka.bootstrap.servers", "kafka_server:9092") \ .option("topic", "topic_name") \ .save() # 关闭SparkSession spar...
mode("overwrite").\format("text").\ save("../data/output/sql/csv")# Write CSV 写出df.write.mode("overwrite").\format("CSV").\ option("sep",",").\ option("header",True).\ save("../data/output/sql/csv")# Write Json 写出df.write.mode("overwrite").\format("json").\ ...