[root@master spark-2.1.1-bin-hadoop2.6]# ./bin/spark-submit --master spark://11.12.13.14:7077 --class Exec //bigdata/spark-2.1.1-bin-hadoop2.6/examples/ImportDataToMongo.jar hdfs://master /user/hdfs/log/ 2017-05-04.txt 10.15.22.22:27017 mydb data_default_test 18/07/20 23:41:13...
通过read.textFile()的方式读进来的是Dataset,map中可以split write val textDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("D:\\testlog\\infos.txt") val writeDS = textDS.map(row => { val rows = row.split(",") //拼接成一列 (rows(1) + "," + rows(2)) }) writeDS.write.format("te...
欢迎大家关注我的公众号,“互联网西门二少”,我将继续输出我的技术干货~ 该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一、RDD 二、DataSet/DataFrame 该篇主要介绍DataSet与DataFrame。 一、生成DataFrame 1.1.通过case cla
{ "name": "SparkDataset", "properties": { "type": "SparkObject", "typeProperties": {}, "schema": [], "linkedServiceName": { "referenceName": "<Spark linked service name>", "type": "LinkedServiceReference" } } } 复制活动属性 有关可用于定义活动的各部分和属性的完整列表,请参阅管...
可以看出textFile方法底层还是调用text方法,先加载数据封装到DataFrame中,再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset,实际中推荐使用textFile方法,从Spark 2.0开始提供。 无论是text方法还是textFile方法读取文本数据时,一行一行的加载数据,每行数据使用UTF-8编码的字符串,列名称为【value】。
val ds:Dataset[String] = spark.readStream.textFile("./data/textfile/") val dataFrame = ds.map(line => { val arr = line.split(",") (arr(0).toInt, arr(1), arr(2)) }).toDF("id","name","address") //4.打印结果 val query: StreamingQuery = dataFrame.writeStream .format("con...
从mongodb中读数据,spark处理后入mongodb 数据处理部分: 处理获取的mongodb数据及json数据。 读写存储数据部分: 首先,初上手的我,参考了一下mongodb针对spark的官网文档: https://docs.mongodb.com/spark-connector/master/scala/write-to-mongodb/ 这里有详细的方法去对mongodb数据进行读写。
val pathToInputSource="abfss://<storage_container_name>@<storage_account_name>.dfs.core.windows.net/<some_folder>/<some_dataset>.csv" //Define read configuration for the input CSV val dfReadOptions:Map[String, String] = Map("header" -> "true", "delimiter" -> ",") //Initialize DataF...
运行结果: 总结 今天上午就学到这里,本想着今天专门看看StructType、StructField和Row这三个类的,没想到就在这节课。这一篇主要学了RDD对象向DataFrame对象的转换以及Spark SQL如何读取数据库、写入数据库。 下午学完这一章最后的DataSet。
1.RDD不支持Sparksql操作,DataFrame与DataSet均支持Sparksql,比如select,groupby之类,还能注册临时表/视图,实现与sql语句的无缝操作。 2.DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数,区别在于每一行的数据类型和字段类型是否明确。DataFrame也可以叫DataSet[Row],每一行的类型为Row,而DataSet每一行的数据类型是确定的。DataFram...