2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后,将schema解析出来,并且映射为hashmap。 publicclassFiremanDriverimplementsSerializable {privateString db;privateString table;privateHiveContext hiveContext;publicFiremanDriver(String db, String table) {try{this.db =db;this.table =table;SparkClient sparkClient=newSpark...
val spark = SparkSession.builder().appName("mysql50") .master("local[*]").getOrCreate() import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ val url = "jdbc:mysql://192.168.87.100:3306/school" val user = "root" val pwd = "ok" val driver = "com.mysql.jdbc.Driver" ...
在Spark 中,我们可以使用DataFrameReader类的load方法加载 Hudi 表,并通过schema()方法获取表的 Schema 信息。下面是一个简单的示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Read Hudi Table Schema").getOrCreate()// 加载 Hudi 表valhudiT...
importorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}valspark = SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()valschema = StructType( List( StructField("name", StringType, nullable =true), StructField("...
1. 查看 Schema 信息 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 scala>val df=spark.read.json("file:///opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/people.json")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[age:bigint,name:string]scala>df.printSchema ...
Spark SQL数据的加载与保存 1、通用的加载与保存方式 1)spark.read.load是加载数据的通用方法 2)df.write.save 是保存数据的通用方法 1.1 数据加载 1)read直接加载数据 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile 注意:加载数据的相关参数需写到上...
不光有schema信息,还有类型信息 第二章 Spark SQL初体验 2.1. 入口-SparkSession ●在spark2.0版本之前 SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据,兼容hive操作,hiveContext继承自SQLContext。 ●在spark2.0之后
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。 从Spark数据源进行创建(1)查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema...
在Scala语言的基础上,深入理解Spark常用算子和高级算子的使用场景,使得学生在以后的开发过程中能够灵活运用Spark核心技术。讲解Spark生态,开发与性能调优双管齐下,分享企业中实战技能,学生学习更全面,更实际。深入讲解Spark源码和Spark框架,从内到外,挖掘Spark的五脏六腑,做到深入,再深入。学生可以从原理,从基石上了解...
>>> spark=SparkSession.builder.getOrCreate()>>> df = spark.read.json("file:///home/zhc/mycode/sparksql/employee.json") (1)查询所有数据; >>> df.show() (2)查询所有数据,并去除重复的数据; >>> df.distinct().show() (3)查询所有数据,打印时去除id字段; ...