Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. DataFrame API 既有 transformation操作也有action操作. DataFrame的转换从本质上来说更具有关系, 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API 2.1 创建 DataFrame With a SparkSession, applications can cre...
sql.{DataFrame, SparkSession} object SparkSessionApp { def main(args: Array[String]): Unit = { // DF/DS编程的入口点 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local").getOrCreate() // 读取文件的API val df: DataFrame = spark.read.text("/Users/javaedge/Downloads/spark...
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]").getOrCreate() val peopleDF=spark....
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...
三、DataFrame的入门操作 DataFrame支持两种风格进行编程, 分别是: DSL风格 SQL风格 DSL语法风格 DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如: df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 ...
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"); ...
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...
而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之,逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换,将高成本操作替换为低成本操作的过程。 3. 什么是DataSet (1)DataSet是DataFrame API的一个扩展,也是Spark SQL最新的数据抽象(1.6版本新增)。 (2)用户友好的API风格,既具有类型安全检查,也具有DataFrame的查询...
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# option 设...