1. 创建DataFrame 首先,我们需要创建一个DataFrame作为示例数据。在Spark中,可以从多种数据源创建DataFrame,例如从文件、数据库、Hive表等。下面的代码演示了如何通过SparkSession创建一个DataFrame,并将数据加载到其中。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Get colum...
SparkSession是Spark SQL的入口点,用于创建DataFrame。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Get Specific Value")\.getOrCreate()# 上面的代码初始化了一个Spark应用 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 第二步:创建DataFrame 接下来,我们需要创建一个DataFrame。可以...
DataFrame(以下简称DF)的生成方式有很多,我们一一道来,不过在生成之前,我们首先要创建一个SparkSession: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val spark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL basic example").enableHiveSupport().getOrCreate() 1、使用toDF方法创建DataFrame对象 使用toDF方法,...
DataFrame在Spark 1.3时加入,其前身是Spark 1中的SQL Context、Streaming Context、Hive Context等对象,它类似于关系数据库中的表,是行和列进行组织数据。 DataFrame相当是一张二维表,可以使用SparkSession中的各种函数来创建。 按照和上小节对Spark RDD的方式进行对Spark DataFrame进行说明,且由于Spark DataFrame是在Spark...
DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:要么是传递value,要么传递Seq,官方实例代码: importorg.apache.spark.sql._// Create a Row from values.Row(value1, value2, value3, ...)// Create a Row from a Seq of values.Row.fromSe...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectWordCount{defmain(args:Array[String]) {// 创建 SparkSession 对象,它是 Spark Application 的入口valspark =SparkSession.builder.appName("Word Count").getOrCreate()// 读取文本文件并创建 DatasetvaltextFile = spark.read.textFile("hdfs://...")// 使用...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
DataFrame=Dataset[Row] Spark 2.x发布时,将Dataset和DataFrame统一为一套API,以Dataset数据结构为主(Dataset= RDD + Schema),其中DataFrame = Dataset[Row]。 04-[了解]-SparkSQL 概述之官方定义及特性 SparkSQL模块官方定义:针对结构化数据处理Spark Module模块。
2.2 Add constant value column to dataframe If we want to add an constant value, we can useliterals # in Pythonfrompyspark.sql.functionsimportlitdf.select(expr("*"),lit(1).alias("One")).show(2)# SQL--inSQLSELECT*,1asOneFROMdfTableLIMIT2 ...
在启动上面的应用程序以后,等待约 30 秒钟。 然后,你可以定期查询 DataFrame 来查看批处理中存在的当前值集,例如,使用以下 SQL 查询: SQL %%sqlSELECT*FROMdemo_numbers 生成的输出如下所示: valuetime 101497314465256 111497314470272 121497314475289 131497314480310 ...