1)创建DataFrame的数据源 2)创建DataFrame的步骤 3.DataFrame数据核心操作 1)Agg 2)Alias 3)Cache 4)Collect 5)Columns 6)Corr 7)Count 8)Describe 9)Distinct 10)Drop 11)Dropna 12)Fillna 13)Filter 14)First 15)FlatMap 16)Head 17)Groupby 18)Join 19)OrderBy 4.Spark SQL 操作 1)通过SQL对数据进行...
object DataFrameOperations{def main(args:Array[String]){val sparkConf=new SparkConf().setAppName("Spark SQL DataFrame Operations").setMaster("local[2]")val sparkContext=new SparkContext(sparkConf)val sqlContext=new SQLContext(sparkContext)val url="jdbc:mysql://m000:3306/test"val jdbcDF=sqlC...
命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 返回一个数组,其中包含此 DataFrame中的所有行。 C# 复制 public System.Collections.Generic.IEnumerable<Microsoft.Spark.Sql.Row> Collect(); 返回 IEnumerable<Row> 行对象 注解 这需要将所有数据移动到应用程序的...
JavaSparkContext sc//An existing SparkContext.SQLContext sqlContext =neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//Create the DataFrameDataFrame df = sqlContext.read().json("examples/src/main/resources/people.json");//Show the content of the DataFramedf.show();//age name//null Michael//30 Andy/...
5.读文件创建DataFrame 6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接使用SQL语法 新增、修改列 lit新增一列常量 聚合后修改 cast修改列数据...
DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集。本文详细讲解 Spark Dataframe的创建方式,Dataframe数据的Agg、Collect、Groupby、Join等核心操作,以及Spark SQL操作核心要点。
1.x的Spark SQL编程入口点 SQLContext HiveContext Spark SQL中,SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点,二者区别如下: 数据源支持:SQLContext支持的数据源包括JSON、Parquet、JDBC等等,而HiveContext除了支持SQLContext的数据源外,还支持Hive的数据源。因此,如果需要访问Hive中的数据,需要使用Hive...
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 DataFrame 的函数 Action 操作 1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 ...
接下来,我们从源码的解读进行分析DataFrame collect的执行流程。 Dataset.collect源码解析 // 初始化 Spark: SparkSession val Spark = SparkSession.builder().getOrCreate() // 创建一个 DataFrame 或 Dataset[Row] val df = Spark.sql("select sex, count(1) as count from user_table group by sex") ...