spark SQL正式版本:1.3版本,此版本中推出了DataFrame,取代了原有的ShchemaRDD Spark SQL DataSet诞生:1.6版本,他更加的强约束 SQL spark sql 和hive的sql语法几乎没有区别,主要用于查询数据。而且生产上代码应多食用DF和DS的API避免直接使用SQL,因为一般做的是平台,是针对用户的web UI上的sql
import org.apache.spark.sql.functions.col val dataFrameNew2 = df.withColumn("ClassCode", col("ClassCode") * 100) val dataFrameNew3 = df.withColumn("ClassCode", buildClassCode(col("ClassCode"))) dataFrameNew2.show() dataFrameNew3.show() println(s"===以上为 withColumn 更改现有列的值 =...
回到顶部 三、spark SQL示例 先启动spark-shell spark-shell 初始化一个SQLContext,传入sparkContext var sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 读取user.json文件作为dataFrame var dfs = sqlContext.read.json("/usr/local/hadoop/spark/user.json") dataFrame操作 查询age > 25的name的数据 ...
{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import scala.util.Random val df = ss.createDataFrame(Seq( ("zhao liang", "母", 16.0), ("liu cheng", "母", 19.0), ("chi dai dong", "母", 8.0), ("da pi yan zi hei", "公", 19.0), ("乔碧罗", "公", 18.0), ...
在精读sparksql源码之前,我们需要有一定的scala语法知识,来保证能够看懂sparksql代码,并上手调试。 有同学不会scala,就会有一种恐惧心理,其实不用怕,因为我一开始也不会scala代码。我是边看sparksql源码,边学习语法,看到不懂的地方,就从网上搜索相关的语法,把相关语法弄懂了之后,再写个scala的测试类,实现一个案例执...
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名 val result = sparkSession.sql("select * from person order by age desc limit 2")//保存结果为json文件。注意：如果不...
1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类,然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类,然后在SQL语句中就可以使用该函数了,首先定义UDF函数,那么创建一个SqlUdf类,并且继承UDF1或UDF2等等,UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数,最后一个R则表示返回的数据类型,如下图所示: 2、这里选...
9、scala隐式类 10、foldLeft 后记 大家想要获取《sparksql内核心剖析》电子书的话,一定记得公众号后台发 sparksql源码这几个字,中间不要有空格,也不要加-。错误的示范:【spark-sql源码】、【spark sql源码】 这样是不会返回的,因为我设置的是精准匹配,看到有好多小伙伴发错了 这篇文章总结一下我在学习spark ...
Spark SQL内置函数官网API:http:///docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions%24 平常在使用mysql的时候,我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数,如数值函数:求绝对值abs()、平方根sqrt()等,还有其它的字符函数、日期函数、聚合函数等等。使我们利用这些内置函数能够快速实...
个普通的scala函数 //接收两个数组,返回一个距离 val dist = (arr1: Array[Int], arr2: Array[Int]) => { //欧式距离 //每个测试点与距离点的距离 arr1.zip(arr2).map(tp => Math.pow(tp._1 - tp._2, 2)).sum } spark.udf.register("dist", dist) val distDf = spark.sql( """ ...