使用 Spark SQL 查询 DataFrame 时,首先需要将其注册为临时视图,然后通过 SQL 语句进行查询。 2. 创建 DataFrame 在使用 Spark SQL 查询数据之前,首先需要创建一个 DataFrame。可以从不同的数据源创建 DataFrame,例如从 JSON 文件、Parquet 文件、CSV 文件或本地集合中创建。 以下是一个从本地集合创建 DataFrame 的...
DataFrame API 是在R 和 Python Pandas Dataframe 灵感之上设计的,具有以下功能特性: 从KB到PB级的数据量支持 多种数据格式和多种存储系统支持 通过Spark SQL 的 Catalyst 优化器进行先进的优化,生成代码 通过Spark无缝集成所有大数据工具与基础设施 为Python、Java、Scala和R语言(SparkR)API 简单来说,DataFrame 能够...
1. 读取json文件创建DataFrame 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 读取 json 文件scala>val df=spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/src/main/resources/employees.json")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[name:string,salary:bigint] 2. 对DataFrame创建一个临时表 代...
spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true") DataFrame输出操作 DataFrame API在提供了很多输出操作方法.save方法可以将DataFrame保存成文件,save操作有一个可选参数SaveMode,用这个参数可以指定如何处理数据已经存在的情况。另外,在使用HiveContext的时候,DataFrame可以用saveAsTable方法将数据保存成持久化的...
3.直接创建DataFrame 4.从字典创建DataFrame 4.指定schema创建DataFrame 5.读文件创建DataFrame 6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接...
Spark SQL的DataFrame API允许我们使用DataFrame而不用必须去注册临时表或者生成SQL表达式,DataFrame API既有transformation操作也有action操作 1. 创建DataFrame 从Spark数据源进行创建 启动Spark Shell [user@hadoop102spark-yarn]$bin/spark-shell 查看Spark支持创建文件的数据源格式,按tab键 ...
DataFrame。 DataSet。 Spark SQL具有如下的特点: Integrated(易整合):Spark SQL无缝地整合了SQL查询和Spark编程。 Uniform Data Access(统一的数据访问方式):Spark SQL使用相同的方式连接不同的数据源。 Hive Integration(集成 Hive):Spark SQL在已有的Hive数据仓库上直接运行SQL或者HiveQL。 Standard Connectivity(标准...
2.如果你的处理要求涉及到filters, maps, aggregation, averages, sum, SQL queries, columnar access或其他lambda匿名函数,使用DataFrame或DataSet。 3.如果希望在编译时获得更高的类型安全性,需要类型化的JVM对象,利用Tungsten编码进行高效的序列化、反序列化,使用DataSet。
Spark SQL is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as distributed SQL query engine. 2 DataFrames A DataFrame is a distributed collection of data organized into named columns. It is conceptually equivalent to a table...