groupBy:将RDD的每个元素,映射到一个key,再按照相同的key,分组到一起,整体形成新的RDD filter:将RDD的每个元素进行过滤,过滤后的元素,进入新的RDD flatMap:将RDD的每个元素,进行拆解成更小的元素,进入新的RDD,一般元素个数会增加 distinct:将RDD的相同的元素,进行去重复,进入新的RDD 下面的交互窗口方便测试 把w...
Spark-scala更改dataframe中列的数据类型 、、 我有一个dataframe,其中所有列的数据类型都是一个字符串,所以我尝试以这样的方式更新它们的数据类型: import org.apache.spark.sql.functions._ df = df.withColumn(x, col(x).cast(DoubleType)) }df.printSchema() 在scala-spark中是否可以更优雅、更高效地(在性...
假如维表支持下推执行,那么就可以先进行维表的filter操作,减少维表Date的数据量加载,然后在进行事实表sales的scan和维表date的scan,最后进行join操作。 想一想,由于where条件的filter是维表Date的,spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join,这就大大增加了计算量。 假如能进一步优化,通过...
DataFrame.cov() 和 DataFrameStatFunctions.cov()是彼此的别名 Parameters: col1 - The name of the first column col2- The name of the second column New in version 1.4. createOrReplaceTempView(name) 根据dataframe创建或者替代一个临时视图 这个视图的生命周期是由创建这个dataframe的SparkSession决定的 >>...
Spark SQL是Spark中 具有大规模关系查询的结构化数据处理模块(spark核心组件:spark sql,spark streaming,spark mllib,spark GraphX)。spark sql支持大规模的分布式内存计算,并且模糊了RDD与 relational table 之间的界限,DataFrame API和Datasets API是与Spark SQL进行交互的方式。
people.registerTempTable("people")// sqlContext.sql方法可以直接执行SQL语句val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")// SQL查询的返回结果是一个DataFrame,且能够支持所有常见的RDD算子// 查询结果中每行的字段可以按字段索引访问:teenagers.map(t ...
def sql(sqlText: String): DataFrame = withActive { val tracker = new QueryPlanningTracker ...
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19") teenagerNamesDF.show() +---+ | name| +---+ |Justin| +---+ 3、MySQL Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中...
importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}object SparkWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit={//setMaster("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序,使用 9 个线程。local[*] 表示使用所有可用的处理器核心。//这种模式通常用于本地测试和开发。val conf=newSparkConf().setAppName("Word Count...
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