接下来,我们将使用SparkSQL来读取这个txt文件,并进行数据分析。首先,我们需要初始化SparkSession: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("TxtFileAnalysis").getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 然后,我们需要读取txt文件并创建一个DataFrame: valdf=spark.read.option("h...
2. 第二步 ,创建伴生类 , 何谓伴生类 , 就是此类可以直接执行main方法 import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} object Spark_File_to_SQL { def main(args: Array[String]): Unit={ import org.apache.log4j.{Level, ...
首先,我们需要创建一个 Spark 应用程序,并初始化 SparkSession。 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("ReadTxtFile") .getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 接下来,我们使用 SparkSession 的read方法读取txt文件,然后查看文件内容。 val txtFile = spark.rea...
Spark读取txt,并结构化后执⾏SQL操作1.准备 idea , 配置好scala ,需要有 Spark sql包 !注意:如果⾃⼰Spark能跑 ,就不要复制我的POM了,代码能直接⽤.---贴⼀下POM , 我⽤的是Spark版本是 2.4.3, Spark_core以及sql是2.11 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=...
1.spark读取文件 1.txt文件 代码 def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("ReadTextFile") .master("local") .config("spark.sql.shuffle.partitions", 1) //设置内存不然启动提示堆内存不足
Spark SQL可以从多种数据源读取数据,也可以将数据写入多种数据源,如:json、txt、hdfs、parquet、jdbc、hive等 1. 通用读取与保存 读取 // 方法一,若没有指定文件格式,则默认为 parquet,也可以通过修改 spark.sql.sources.default 来修改默认文件格式// 文件格式:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text...
from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == '__main__': # 创建上下文对象 spark=SparkSession.builder.appName('test').master('local[*]').config('spark.sql.shuffle.partitions','6').getOrCreate() sc=spark.sparkContext # 使用SparkContext,读取txt形成RDD,转换成DataFrame ...
主要sparkSQL在下面几点做了优化: 1、内存列存储(In-Memory Columnar Storage) SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式,而是采用内存列存储,如下图所示。 该存储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。 对于原生态的JVM对象存储方式,每个对象通常要增加12-16字节的额外开销(toStri...
Spark SQL 读取文件数据源方式一 或: 代码语言:javascript 复制 val textRDD2=spark.read.text("file:///opt/modules/spark/examples/src/main/resources/people.txt").rdd textRDD2.take(5) Spark SQL 读取文件数据源方式二 两种用法的区别在于返回的数据集类型不一样 ...
一、读取 1.1 读取txt文件 只需要使用文件路径作为参数调用 SparkContext 中的 textFile() 函数,就可以读取一个文本文件,读取的一行作为一个元素。如果要控制分区数的话,可以指定 minPartitions 。 read_txt=sc.textFile("file:///home/xiaohuzi/spark_exercise/data/testfile.txt")printread_txt.collect()[u'...