set spark.sql.shuffle.partitions=400 1. 默认是4096,意味着每次从parquet文件中读取一列的行数,这个值配大了容易出现OOM,比如一个string字段,假如一个string 1KB,那么读一批就需要4MB内存,加上并发,则需要更大的内存。因此在内存资源不足的场景可以适当减小 set spark.sql.parquet.columnarReaderBatchSize=512 1...
collect array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([zhangsan,30], [lisi,40]) 注意:此时得到的RDD存储类型为Row scala> array(0) res28: org.apache.spark.sql.Row = [zhangsan,30] scala> array(0)(0) res29: Any = zhangsan scala> array(0).getAs[String]("name") res30: String ...
下面是一些使用Spark SQL日期处理函数的代码示例: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.functions._objectDateFunctionsExample{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("DateFunctionsExample").getOrCreate()importspark.implicits._valdata=Seq(("...
package cn.itcast.spark.sql import org.apache.spark.sql.SparkSession object UDF { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("window") .master("local[6]") .getOrCreate() import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ val ...
Hive是将SQL转为MapReduce SparkSQL可以理解成是将SQL解析成'RDD'+优化再执行 1.5 Spark SQL数据抽象 1.5.1 DataFrame 什么是DataFrame? DataFrame是一种以RDD为基础的带有Schema元信息的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格 。 1.5.2 DataSet 什么是DataSet?
SparkSQL支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame: 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。 这种基于反射的方法可使代码更简洁,在编写 Spark 应用程序时已知schema时效果很好 代码语言:scala AI代码解释 // 读取文件内容为RDD,每行内容为一个String元素 ...
CustomParquetRelation(path: String)(@transient val sqlContext: SQLContext)extends BaseRelation with PrunedFilteredScan with InsertableRelation {private val df = sqlContext.read.parquet(path)override def schema: StructType = df.schemaoverride def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array...
packagemethodimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.expressions.WindowobjectSQLDemo3{defmain(args:Array[String]):Unit= {valspark =SparkSession.builder().appName("sql operation").master("local[*]").getOrCreate()valrdd = spark.sparkContext.makeRDD(List( ...
import org.apache.spark.sql.Encoder import spark.implicits._ object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { case class Employee(id:Long,name: String, age: Long) val employeeDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt").map(_.split(",")).map(attributes...