2.2 方法.createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None, verifySchema=True):从RDD 、一个列表、或者pandas.DataFrame 中创建一个DataFrame参数:data:输入数据。可以为一个RDD、一个列表、或者一个pandas.DataFrame schema:给出了DataFrame 的结构化信息。可以为:一个字符串的列表:给出了列名信息。此时每一...
11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api.JavaUniverse.TypeTag[B]) 返回值是dataframe类型,这个 将一个字段进行更多行的拆...
二、DataFrame对象上Action操作 1、show:展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select * from spark_sql_test的功能。 show方法有四种调用方式,分别为: jdbcDF.show //只显示前20条记录 1. show(numRows) //显示numRows条记录 1. show(truncate: Boolean) //是否最多只显示20个字符,默认...
object DataFrameOperations{def main(args:Array[String]){val sparkConf=new SparkConf().setAppName("Spark SQL DataFrame Operations").setMaster("local[2]")val sparkContext=new SparkContext(sparkConf)val sqlContext=new SQLContext(sparkContext)val url="jdbc:mysql://m000:3306/test"val jdbcDF=sqlC...
13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据,返回dataframe类型 df.filter("age>10").show(); df.filter(df("age")>10).show(); df.where(df("age")>10).show(); 都可以 14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 df.groupBy("age").agg(Map("...
DataSet/DataFrame都是Spark SQL提供的分布式数据集,相对于RDD而言,除了记录数据以外,还记录表的schema信息。 DataSet是自Spark1.6开始提供的一个分布式数据集,具有RDD的特性比如强类型、可以使用强大的lambda表达式,并且使用Spark SQL的优化执行引擎。DataSetAPI支持Scala和Java语言,不支持Python。但是鉴于Python的动态特性,它...
SelectOperator FilterOperator JoinOperator GroupByOperator ReduceSinkOperator` Operator在Map Reduce阶段之间的数据传递都是一个流式的过程。每一个Operator对一行数据完成操作后之后将数据传递给childOperator计算。 由于Join/GroupBy/OrderBy均需要在Reduce阶段完成,所以在生成相应操作的Operator之前都会先生成一个ReduceSink...
DataSet和RDD、DataFrame一样,都是分布式数据结构的概念。 区别在于DataSet可以面向特定类型,也就是其无需将输入数据类型限制为Row,或者依赖Row.fromSeq将其他类型转换为Row。 但实际上,DataSet的输入类型也必须是与Row相似的类型(如Seq、Array、Product,Int等),最终这些类型都被转化为Catalyst ...
(), this is for a small DataFrame,# since it will return all of the rows in the DataFrame and move them back from the executors to# the driver. You can instead use take(<n>) or show(<n>),# which allow you to limit the number of rows returned by specifyingspark.sql("SELECT * ...
SELECT * FROM my_table; /* 1 Hi 2 Hello */ DataFrame 查询 val dataset = spark.read.format("paimon").load("file:/tmp/paimon/default.db/my_table") dataset.show() /* +---+---+ | k | v| +---+---+ | 1| Hi| | 2| Hello...