一个DataFrame 是一个 Dataset 组成的指定列. DataFrames 可以从大量的 sources 中构造出来, 比如: 结构化的文本文件, Hive中的表, 外部数据库, 或者已经存在的 RDDs. 在 the Scala API中, DataFrame 仅仅是一个 Dataset[Row]类型的别名(type DataFrame = Dataset[Row])。
createOrReplaceTempView("people") // SQL can be run over a temporary view created using DataFrames val results = spark.sql("SELECT name FROM people") // The results of SQL queries are DataFrames and support all the normal RDD operations // The columns of a row in the result can be a...
ls /tmp/multiple.csv /tmp/multiple.csv/part-00000-767df509-ec97-4740-8e15-4e173d365a8b.csv /tmp/multiple.csv/part-00001-767df509-ec97-4740-8e15-4e173d365a8b.csv /tmp/multiple.csv/part-00002-767df509-ec97-4740-8e15-4e173d365a8b.csv /tmp/multiple.csv/part-00003-767df509-ec...
可以通过SQL、DataFrames API、Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理。用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理。本章中所有用例均可以在spark-shell、pyspark shell、sparkR中执行。 SQL 执行SQL语句的方法有多种:...
1、创建流式DataFrames和流式Datasets 1.1、输入源 1.2、流式DataFrame/Dataset的模式推断和分区 2、对流式DataFrame/Dataset的操作 2.1、基本操作 - 选择、投影、聚合 2.2、Window Operations on Event Time 3、窗口操作 3.1、处理延迟数据和水印 3.2、时间窗口的类型 3.3、时间窗口的表示 4、Join操作 4.1、流-静态...
1.2 DataFrames DataFrame是一种分布式的数据集,这个数据集按列组织在一起。基本上可以等价于关系数据库中表,或R/Python中的dataframe,只是处理性能上更优化。DataFrames可以从多种数据源中构造出来: 结构化数据文件,Hive表,外部数据库,或已有RDD。提供scala,java,python和R 的API。
Datasets 和 DataFrames Dataset 是一个分布式数据集合。Dataset 是自 Spark 1.6开始提供的新接口,能同时享受到 RDDs 的优势(强类型,能使用强大的 lambda 函数)以及 Spark SQL 优化过的执行引擎。Dataset 可以从 JVM 对象(s)创建而来并且可以使用各种 transform 操作(比如 map,flatMap,filter 等)。目前 Dataset AP...
DataFrame是一种分布式数据集合,每一条数据都由几个命名字段组成。概念上来说,她和关系型数据库的表 或者 R和Python中的data frame等价,DataFrame可以从很多数据源(sources)加载数据并构造得到,如:结构化数据文件,Hive中的表,外部数据库,或者已有的RDD。
通过SparkSession.readStream()方法(Scala/Java/Python文档)返回的DataStreamReader接口可以创建流式DataFrames。在R中,使用read.stream()方法。与用于创建静态DataFrames的读取接口类似,您可以指定源的详细信息 - 数据格式、模式、选项等。 1.1、输入源 有一些内置的数据源。
With the GPU DataFrame, batches of column values from multiple records take advantage of modern GPU designs and accelerate reading, queries, and writing. Spark GPU-Accelerated DataFrame and SQL For Apache Spark 3.0, new RAPIDS APIs are used by Spark SQL and DataFrames for GPU-accelerated ...