1packagebruce.bigdata.spark.example23importorg.apache.spark.sql.Row4importorg.apache.spark.sql.SparkSession5importorg.apache.spark.sql.types._67object SparkSQLExam {89caseclassoffices(office:Int,city:String,region:String,mgr:Int,target:Double,sales:Double)1011def main(args: Array[String]) {1213v...
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sc = SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config ("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ .config("spark.driver.maxResultSize","5g")\ .config ("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")\ .getOrCreate() 想了解SparkSession每个参数的详细解释,请访问pyspark.sql.SparkSession。 3...
其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。 sc= SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ .config("spark.driver.maxResultSize","5g")\ .config("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")\ .getOrCreate(...
spark sql 创建 临时表 sparksql创建全局临时视图 SparkSession Spark中所有功能的入口点是SparkSession类。 要创建基本的SparkSession,只需使用SparkSession.builder: from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName("Python Spark SQL basic example") \...
计划写一个新系列,分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能,例如GroupBy、透视表等功能。 俗话说的好,工欲善其事,必先利其器,所以咱们先介绍一下环境的搭建!虽说Hive和Spark都是分布式的宠儿,但是咱们仅仅实现单机版! 所有需要安装的工具列表如下: ...
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName("Python Spark SQL basic example") \ .config("spark.some.config.option", "some-value") \ .getOrCreate() 使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD、Hive表或Spark数据源中创建DataFrames。 1.1.1 通过json文件创建Data...
/usr/bin/python # encoding: utf-8 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.types import * # 首先将生成的数据创建一个DataFrame。先创建stringJSONRDD,然后将它转换成一个DataFrame。下面这段代码用 # JSON格式创建一个由几个游泳选手(ID、名字、年龄、眼镜颜色)...
spark=SparkSession \.builder \.appName("Python Spark SQL basic example")\.config("spark.some.config.option","some-value")\.getOrCreate() 使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD、Hive表或Spark数据源中创建DataFrames。 1.1.1 通过json文件创建DataFrame ...
完整示例代码可在Spark存储库的“examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala”中找到。 2.未命名的Dataset操作(也称为DataFrame操作) DataFrames提供了用于Scala、Java、Python和R中结构化数据操作的特定领域语言。 如上所述,在Spark 2.0中,DataFrames在Scala和Java API中只是一组...