命名空間: Microsoft.Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 如果這個 DataFrame 是空的,則會傳回 true。 C# [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")]publicboolIsEmpty(); 傳回 Boolean 如果空白,則為 True 屬性 SinceAttribute ...
经过reduceByKey操作后,分区数量会受到默认分区数或用户指定的分区数的影响,和最初BlockRDD的分区数不一样,因为ShuffledRDD的分区数不可能为0,所以if(rdd.partitions.isEmpty)无效。if(rdd.partitions.isEmpty)在什么有效呢?只有在当前rdd和BlockRDD在同一个stage时才会有效,因为分区数没有变化 第三种:if(rdd.depe...
在编写Spark任务时采用Spark SQL向Oracle存数据,对RDD与DateFrame进行了去空值(如下但不限于以下几种)处理后仍然会有ORA-01400: 无法将 NULL 插入,百思不得其解。 最后想到Spark框架采用Scala语言编写,虽然与Java一样都是JVM语言,但在语言类型上还是不同之处。 XXRDD.filter(xx.isEmpty) XXRDD.filter(xx != ...
Intersect(DataFrame) 仅返回此 DataFrame 和另一个 中包含的新DataFrameDataFrame行。 IntersectAll(DataFrame) 仅返回包含此DataFrame行和另一行DataFrame的新DataFrame包含行,同时保留重复项。 IsEmpty() 如果此 DataFrame 为空,则返回 true。 IsLocal() 如果Collect () 和 Take () 方法可以在不带任何 Spark ...
Spark 编程读取hive,hbase, 文本等外部数据生成dataframe后,一般我们都会map遍历get数据的每个字段,此时如果原始数据为null时,如果不进行判断直接转化为string,就会报空指针异常 java.lang.NullPointerException 示例代码如下: val data = spark.sql(sql) val rdd = data.rdd.map(record => { ...
RDD指的是弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset),它是spark计算的核心。尽管现在都使用 DataFrame、Dataset 进行编程,但是它们的底层依旧是依赖于RDD的。我们来解释一下 RDD 的这几个单词含义。 弹性:在计算上具有容错性,spark是一个计算框架,如果某一个节点挂了,可以自动进行计算之间血缘关系的跟踪 ...
>>> # spark是默认的SparkSession对象,调用其内部的.read.text方法即可读取文本数据, 得到DataFrame>>> df = spark.read.text("file:///root/1.txt")>>> # 调用show方法展示数据>>> df.show()+---+| value|+---+|17,female,古明地觉||400,female,四方茉莉||18,female,椎名真白|+---+>>>...
DataFrame:DataFrame 可以比作一个表格或电子表格,它有行和列,每一列都有一个名称和数据类型。就像你在 Excel 或其他电子表格软件中看到的那样,DataFrame 提供了一种结构化的方式来存储和处理数据。 使用场景:DataFrame 非常适合处理结构化数据,即具有明确定义的模式的数据。它支持各种数据源,如 CSV 文件、数据库、JS...
后续版本的Spark进一步完善和优化了RDD的性能、功能和易用性,并引入了其他数据抽象(如DataFrame和Dataset)来满足不同的数据处理需求。 总而言之,Spark RDD是为了解决传统大数据处理框架的限制而设计的一种高性能、可扩展的分布式数据抽象。它的出现推动了大数据处理的革新,使得开发人员能够更方便地进行复杂的数据处理和...
spark dataframe 插入 mongoDB 报错 MongoTypeConversionException: Cannot cast 0 into a BsonValue. ByteType has no matching BsonValue 第一次接触mongoDB ,spark 读kudu的表数据 使用mongo-spark-connector 插入mongoDB。 针对源表数据字段类型为tinyint 和 smallint 时 spark读入的DF会自动设置其类型为ByteType...