# 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: # 使用 DataFrame APIfiltered_df=df.filter(df.description.contains("Spark"))filtered_df.show(...
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 ...
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...
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...
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...
spark.sql.orc.filterPushdown FALSE When true, enable filter pushdown for ORC files. spark.sql.orderByOrdinal TRUE When true, the ordinal numbers are treated as the position in the select list. When false, the ordinal numbers in order/sort by clause are ignored. spark.sql.parquet.binaryAsStri...
反斜杠转斜杠） 使用QDir::fromNativeSeparators 示例： QStrinYou have an error in your SQL syntax...
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...
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...
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 ...