scala> rdd.toDF(“id”) res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int] scala> res0.show#默认只显示20条数据 ±–+ | id| ±–+ | 1| | 2| | 3| | 4| | 5| | 6| ±–+ scala> res0.printSchema #查看列的类型等属性 root |-- id: inte
hadoop hadoop spark spark spark java java sqoop sqoop jdk jdk hive hive hive hbase hbase flume flume oozie oozie flink flink flink hello hello hello scala scala 4.1 SQL风格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1...
1. 安装maven 2. 编写java程序 3. maven打包java程序 4. 通过spark-submit 运行程序 五、连接MySQL数据库 1. 下载mysql yum repo配置文件 2. 安装repo相应版本 3. 验证是否安装成功 4.配置mysql版本 5. 安装mysql 6. 启动mysql 7. 管理用户并操作数据库 六、Spark SQL 读写数据库 1. 创建数据库及数据表...
packagetest;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.sql.DataFrame;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.RowFactory;importorg.apache.spark.sql.SQLContext;importorg.apache.spark....
sqlContext.udf().register("isNull",(String field,String defaultValue)->field==null?defaultValue:field,DataTypes.StringType); 这里我直接用的java8的语法写的,如果是java8之前的版本,需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数
spark-sql是用来处理结构化数据的模块,是入门spark的首要模块。 技术的学习无非就是去了解它的API,但是Spark有点难,因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。 入门例子 数据处理的第一个例子通常都是word count,就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们也来试一下。
JAVASparkSQL 1.SparkSQL基础 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Arrays;import java.util.Collections;import java.io.Serializable;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.function.Function;import org.apache.spark.api.java.function.Map...
import org.apache.spark.sql.types.StructType; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * Created by xinghailong on 2017/2/23. */ public class test3 { public static void main(String[] args) { //创建spark的运行环境
.appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); Spark2.0引入SparkSession的目的是内建支持Hive的一些特性,包括使用HiveQL查询,访问Hive UDFs,从Hive表中读取数据等,使用这些你不需要已存在的Hive配置。而在此之前,你需要引入HiveContext的依赖,...
import org.apache.spark.sql.SparkSession; SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java 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...