问Dataframe API与Spark.sql [重复]EN在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息（Schema），这就可以利用类似 SQL 的语言来进行数据访问。
SparkSession是Spark 2.x后统一的数据处理入口,替代了SQLContext和HiveContext。DataFrame是Spark SQL核心组件,支持SQL和API操作,优化查询效率。PySpark适合大规模数据处理,R语言适合小规模或熟悉Python的团队。Dataset结合RDD强类型和Spar...
Spark完成一个数据生产任务(执行一条SQL)的基本过程如下: (1)对SQL进行语法分析,生成逻辑执行计划——(2)从Hive metastore server获取表信息,结合逻辑执行计划生成并优化物理执行计划——(3)根据物理执行计划向Yarn申请资源(executor),调度task到executor执行。——(4)从HDFS读取数据,任务执行,任务执行结束后将数据写...
SparkSession 是 Spark SQL 的入口点。我们需要创建一个 SparkSession 实例来开始使用 Spark DataFrame。 spark=SparkSession.builder \.appName("Spark DataFrame Tutorial")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 步骤3: 创建 DataFrame 我们可以使用多种方式创建 DataFrame,例如从列表、字典或 RDD。 # 从列表创建 DataFrame...
SparkSQL——DataFrame API基本操作 packagecom.sparkimportorg.apache.spark.sql.SparkSession/*** DataFrame API基本操作*/object DataFrameAPP1 { def main(args: Array[String]): Unit={ val path="E:\\data\\infos.txt"val spark=SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]")....
使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD,Hive表的或Spark数据源创建DataFrame 。 例如,以下内容基于JSON文件的内容创建一个DataFrame: import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; Dataset<Row> df = spark.read().json("examples/src/main/resources/people.json"); ...
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。
SparkSQL统一API写出DataFrame数据 统一API语法 df.write.mode().format().option(K,V).save(PATH) # mode,传入模式字符串可选:append 追加,overwrite 覆盖,ignore 忽略,error 重复就报异常(默认的) # format,传入格式字符串,可选:text,csv,json,parquet,orc,avro,jdbc # 注意text源只支持单列df写出 # opti...
spark2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作。通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下: spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true") DataFrame输出操作 DataFrame API在提供了很多输出操作方法.save方法可以将DataFrame保存成文件,save操作有一个可选参数SaveMode,用这个参数可以指定如何处理数据已经存...
Spark SQL 支持多种数据源创建 DataFrame,也支持把 DataFrame 保存成各种数据格式。 1、Parquet 读取 //1.第一种创建方式 val df1 = spark.read.foramt("parquet").load("文件路径") //2.第二种创建方式 val df2 = spark.read.parquet("文件路径") 保存 //1.使用 Snappy 压缩算法压缩后输出 df.write....