# 使用 Spark SQL 查询spark.sql("SELECT name, description FROM people WHERE description LIKE '%Spark%'").show() 1. 2. 使用DataFrame API 我们也可以使用 DataFrame API 中的contains方法来实现相同的功能: AI检测代码解析 # 使用 DataFrame APIfiltered_df=df.filter(df.description.contains("Spark"))fi...
步骤2: 创建Spark会话 我们需要创建一个Spark会话,作为执行Spark SQL操作的入口。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Regex Example")\.getOrCreate()# 打印Spark会话信息print("Spark Session Created") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 步骤3: 加载数...
personDS.filter(col("age")>18) 4.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 personDS.groupBy("age").count() 注意:直接使用col方法需要import org.apache.spark.sql.functions._ SQL语法 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataSet注册成表 ...
反斜杠转斜杠） 使用QDir::fromNativeSeparators 示例： QStrinYou have an error in your SQL syntax...
personDS.filter(col("age") > 18) 4.按年龄进行分组并统计相同年龄的人数 personDS.groupBy("age").count() 注意:直接使用col方法需要import org.apache.spark.sql.functions._ SQL语法 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataSet注册成表 personDS.registerTempTable("person") //查询年龄最大的前两...
df.select(sin($"a").as("sin_a"), cos($"a").as("cos_a")).filter(!isnull($"sin_a")) 获取当前使用版本的表达式函数集合 这个类型的函数是定义在org.apache.spark.sql.functions伴生对象中。 在使用时,只用import org.apache.spark.sql.functions._即可使用其中的所有表达式函数。在需要使用这种类型...
spark.sql.hive.convertMetastoreParquet默认设置是true, 它代表使用spark-sql内置的parquet的reader和writer(即进行反序列化和序列化),它具有更好地性能,如果设置为false,则代表使用 Hive的序列化方式。 但是有时候当其设置为true时,会出现使用hive查询表有数据,而使用spark查询为空的情况. ...
filter_udf=udf(regex_filter, BooleanType()) df_filtered= df.filter(filter_udf(df.field_to_filter_on)) 这个跟上面的注册方法最终都会走到 udf 的注册和 udf._wrapped 这个方法并且返回一个函数。如果不接收这个函数返回值,那么可以直接在 ss.sql 中当 udf 进行使用。如果接收当函数值,可以放在 df 的函...
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame ...
聊聊 之前的一个Spark SQL日志离线处理Demo。 对于刚刚入门大数据的小伙伴具有非常重要的指导意义。 一、基本的离线数据处理架构 1.数据采集 Flume:Web日志写入到HDFS。 2.数据清洗 脏数据 Spark、Hive、MR等计算框架来完成。 清洗完之后再放回HDFS 3.数据处理 按照需要,进行业务的统计和分析。 也通过计算框架完成...