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...
当调用spark session的sql方法时,SQL解析器首先将sql语句解析为ANTLR ParseTree,然后将ANTLR ParseTree转换为未解析的逻辑计划(Unresolved Logical Plan)。 然后将未解析的逻辑计划(Unresolved Logical Plan)传递到 Dataset 的 ofRows 方法中以创建 QueryExecution 实例。 def sql(sqlText: String): DataFrame = withAc...
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 ...
第一种方法是将DataFrame注册成为临时表,通过SQL语句进行查询。 第二种方法是直接在DataFrame对象上进行查询,DataFrame的查询操作也是一个懒操作,只有触发Action操作才会进行计算并返回结果。 DataFrame常用查询结果: 对于连接查询有两份数据用户对电影评分数据ratings.dat和用户的基本信息数据users.dat。
(1)DataSet是DataFrame API的一个扩展,也是Spark SQL最新的数据抽象(1.6版本新增)。 (2)用户友好的API风格,既具有类型安全检查,也具有DataFrame的查询优化特性。 (3)Dataset支持编解码器,当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象,提高了效率。 (4)样例类被用来在DataSet中定义数据的结构信息,样例类中每个...
1)创建DataFrame的数据源 Spark SQL,DataFrame,datasets 共用 Spark SQL 库,三者共享同样的代码优化、生成以及执行流程,所以 SQL,DataFrame,datasets 的入口都是 SQLContext。 2)创建DataFrame的步骤 以python代码(pyspark)为例,我们在创建spark Dataframe之前,需要先初试化Sparksession。
spark.sql(f"SELECT * FROM mytable WHERE Id IN {df.Id}") 但这似乎不起作用。有没有其他方法来做我在这里尝试的事情? 您可以使用广播连接。如果广播df数据帧,如果mytable 2、通过提供表名而不是表路径,将spark Dataframe写入现有的增量表3、在C中迭代spark dataframe列#4、在spark dataframe中创建一个新...