1.SparkSql通过Parser(解析器)把Sql转化成UnResolved Logical Plan(这是一棵Parsed Logical Plan AST语法树)。 2.SparkSql通过Analyzer(分析器)借助Catalog中的元数据(Schema) 把UnResolved Logical Plan转化成Resolved Logical Plan(这是一棵Analyzer Logical Plan AST语法树)。 3.SparkSql通过Optimizer(优化器)将执行...
scala> spark.createDataFrame(rowrdd,schems) res46: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: string] RDD转DataSet scala> rdd.map(_.split(",")).map(x=>(x(0),x(1).trim().toInt)).toDS() res17: org.apache.spark.sql.Dataset[(String, Int)] = [_1: string, _2: i...
从原来的RDD创建一个Row格式的RDD. 创建与RDD中Rows结构匹配的StructType,通过该StructType创建表示RDD的Schema. 通过SQLContext提供的createDataFrame方法创建DataFrame,方法参数为RDD的Schema. importorg.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.{SparkContext, Spark...
val df = spark.createDataFrame(rdd, schema) df.show() createDataFrame 方法有两个参数,第一个参数是RDD,第二个参数就是Schema信息。createDataFrame需要的RDD的类型必须是RDD[Row],其中的 Row 是org.apache.spark.sql.Row,因此,对于类型为RDD[(String, Int)]的 rdd,我们需要把它转换为RDD[Row]。 df.sho...
它是先通过spark.read中添加增量参数的形式读Hudi表为DF,然后将DF注册成临时表,最后通过Spark SQL查询临时表的形式,实现增量查询的。 参数 hoodie.datasource.query.type=incremental 查询类型,值为incremental时代表增量查询,默认值snapshot,增量查询时,该参数必填 ...
.appName("rddondf") .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1) .getOrCreate() import spark.implicits._ //必须要导入隐式转换,才能使用转换的方法 /** * 创建好SparkSession之后可以直接获取SparkContext * */ val sc: SparkContext = spark.sparkContext ...
spark SQL是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame。 2.2 SparkSQL的作用 提供一个编程抽象(DataFrame) 并且作为分布式 SQL 查询引擎 DataFrame:它可以根据很多源进行构建,包括:结构化的数据文件,hive中的表,外部的关系型数据库,以及RDD 2.3 运行原理 将Spark SQL 转...
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。