DataSet = DataFrame + 泛型 DataSet = RDD + Schema + SQL + 优化 DataFrame = DataSet[Row] 4. SparkSQL与HiveSQL的关系 Hive(SQL on Hadoop)是大数据生态系统中第一个SQL框架,架构如下所示: 底层依赖的MapReduce 所以计算起来很慢 Shark(Hive on Spark),把HQL翻译成Spark上对应的RDD操作,Shark继承了大量...
5)转换为dataframe类型,toDF[名称],如果对象有结构可以不加名称,直接toDF就可以了,但是如果对象没有结构的时候需要加上名称。 scala> peopleRDD.toDF res28: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] 6)写成df scala> val df = peopleRDD.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [...
RDD转成DataFrame DataFrame = RDD[Row] + Schema valarr=Array(("Jack",28,184),("Tom",10,144),("Andy",16,165))valrdd1=sc.makeRDD(arr).map(f=>Row(f._1,f._2,f._3))valschema=StructType(StructField("name",StringType,false)::StructField("age",IntegerType,false)::StructField("hei...
sqlContext.sql("select name,age from t1 where age>18").show(); //DataFrame转换成RDD,并获取第一列数据 JavaRDD<Row> rdd = json.javaRDD(); rdd.foreach(new VoidFunction<Row>() { public void call(Row row) throws Exception { System.out.println(row.get(0)); } }); sc.stop(); } ...
和SQL当中的distinct是一样的,这个操作的输入是两个集合RDD,执行之后会生成一个新的RDD,这个RDD当中的所有元素都是unique的。有一点需要注意,执行distinct的开销很大,因为它会执行shuffle操作将所有的数据进行乱序,以确保每个元素只有一份。如果你不明白shuffle操作是什么意思,没有关系,我们在后序的文章当中会着重讲解...
我们现在同样加载 people.txt 中的数据,生成 RDD 对象,再把RDD对象转为DataFrame对象,进行SparkSQL 查询。主要包括三个步骤: 制作表头 schema: StructType 制作表中记录 rowRDD: RDD[Row] 合并表头和记录 df:DataFramw def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder().master("...
DataFrame转换为RDD DataFrame其实就是对RDD的封装，所以可以直接获取内部的RDD，此时得到的RDD存储类型为Row。scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]scala> val rdd = ...
Spark SQL提供了两种方式用于将RDD转换为Dataset。 使用反射机制推断RDD的数据结构 当spark应用可以推断RDD数据结构时,可使用这种方式。这种基于反射的方法可以使代码更简洁有效。 通过编程接口构造一个数据结构,然后映射到RDD上 当spark应用无法推断RDD数据结构时,可使用这种方式。
Spark中RDD调用的方法叫做算子。 算子主要分两种 转换算子(transformation) 和行动算子(action) Transformation操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 Action算子会触发 Spark 提交作业(Job),并将数据输出 Spark系统。
Spark Scala是一种在大数据处理中广泛使用的开源框架,它提供了高效的数据处理和分析能力。在Spark Scala中,可以使用RDD(弹性分布式数据集)和SQL来处理和转换数据。 将RDD或SQL行转换为向量是一种常见的数据处理操作,可以用于机器学习和数据挖掘等任务。在Spark Scala中,可以使用MLlib库来实现这个功能。