Spark 1.4以前的版本中spark.sql.codegen, spark.sql.unsafe.enabled等几个参数在1.5版本里面合并成spark.sql.tungsten.enabled并默认为true,只需要修改这一个参数就可以配置是否开启tungsten优化(默认是开启的)。 DataFrame/SQL/Hive 在DataFrame API方面,实现了新的聚合函数
1、读取parquet文件创建DataFrame 注意: 可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种 df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet"); df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet"); 1. 2. SaveMode指定文件保存时的模式,参数...
1|2DataFrameWriter 组件解释 source 写入目标, 文件格式等, 通过 format 方法设定 mode 写入模式, 例如一张表已经存在, 如果通过 DataFrameWriter 向这张表中写入数据, 是覆盖表呢, 还是向表中追加呢? 通过 mode 方法设定 extraOptions 外部参数, 例如 JDBC 的URL, 通过 options, option 设定 partitioningCo...
publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameWriterOptions(System.Collections.Generic.Dictionary<string,string> options); Parâmetros options Dictionary<String,String> Opções de chave/valor Retornos DataFrameWriter Este objeto DataFrameWriter Aplica-se a
创建DataFrame的几种方式 1、读取parquet文件创建DataFrame 注意: 可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种 df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet"); df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet"); ...
MongoSpark.save(datas.write.option("collection", "documentName").mode("append")) 4.读写ES数据 import org.elasticsearch.spark.sql._ ss.esDF("/spark_applog/applog") df.saveToEs("/spark_applog/applog") 二、DataFrame对象上Action操作
在上述代码中,首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read方法读取数据到Spark Dataframe。接下来,使用selectExpr方法将Dataframe的列转换为Kafka消息的key和value,并使用write方法将数据写入Kafka主题。在option中指定Kafka的服务器地址和主题名称。最后,使用save方法保存数据到Kafka主题。 推荐的腾讯云相关产品是腾讯云消息队...
// Infer schemaimportcom.databricks.spark.xml._// Add the DataFrame.read.xml() methodvaldf = spark.read .option("rowTag","book") .xml("dbfs:/books.xml")valselectedData = df.select("author","_id") selectedData.write .option("rootTag","books") .option("rowTag","book") .xml("...
write.mode("append").options(kuduOptions).kudu //查看结果 //导包 import org.apache.kudu.spark.kudu._ //加载表的数据,导包调用kudu方法,转换为dataFrame,最后在使用show方法显示结果 sparkSession.read.options(kuduOptions).kudu.show() } 三、使用sparksql操作kudu表 可以选择...
DataFrame.write.mode("overwrite").saveAsTable("test_db.test_table2") 读写csv/json from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext sc = SparkContext() sqlContext = SQLContext(sc) csv_content = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inf...