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...
Spark SQL与RDD的关系: RDD是Spark的底层数据抽象,提供了对分布式数据集的操作。 Spark SQL则提供了对结构化数据的处理能力,通过DataFrame和DataSet API,使得数据处理变得更加方便和高效。 Spark SQL可以读取多种数据源(如JSON、CSV、Parquet等),并将这些数据转换为DataFrame,而DataFrame本质上是一个分布式数据集合,可...
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]。
编程方式(DF+SQL) 先看一下官方文档上Spark SQL增量查询的方式,地址:https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-start-guide#incremental-query 和 https://hudi.apache.org/cn/docs/querying_data#incremental-query 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 ...
.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 ...
1.编写Spark SQL查询程序 1.通过反射推断Schema === packagecom.qf.gp1708.day06 //通过反射获取用户信息 importorg.apache.spark.rdd.RDD importorg.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} objectInferSchema { defmain(args...
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 = ...