frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark Sessionspark=SparkSession.builder \.appName("Map to String Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 代码解释: 我们从pyspark.sql导入SparkSession。 使用builder来构建我们的Spark Session并设置应用名称。 使用getOrCreate()方法,如果已经存在Spark Sessio...
假设原始数据是 RDD[A],经过map以后变成 RDD[集合[B]],然后经过flat变成 RDD[B],所以如果我们的转换操作会产生集合,但是我们要的结果不是这个集合,而是集合里面的元素,那么就可以使用flatMap // flatMap操作 val flatmapresult = data.flatMap(line => line.split(" ")) flatmapresult.collect Array[String...
val peopleRDD=spark.sparkContext.textFile("file:///opt/modules/spark/examples/src/main/resources/people.txt")val schemaString="name age"val filed=schemaString.split(" ").map(filename=>org.apache.spark.sql.types.StructField(filename,org.apache.spark.sql.types.StringType,nullable=true))val sc...
scala>val rdd=sc.textFile("/root/words.txt").map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y)rdd:org.apache.spark.rdd.RDD[(String,Int)]=ShuffledRDD[18]at reduceByKey at<console>:21scala>rdd.toDF("word","count")res9:org.apache.spark.sql.DataFrame=[word:string,count:int]scala>res9.s...
Hive支持的复杂数据类型包括 Map、Array、Struct,同时Hive支持Spark写入数据。 利用Spark DataFrame 接口写入时(区别于用SparkSQL的SQL text方式)需要先将RDD[T] 转成 DataFrame; 如果T 是简单数据类型、简单数据类型构成的类、单层复杂数据类型,比如Int、case class Foo(id: Int, val: String)、Map<String, Int>...
对于ANSI策略,Spark根据ANSI SQL执行类型强制。这种行为基本上与PostgreSQL相同 它不允许某些不合理的类型转换,如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean` 对于LEGACY策略 Spark允许类型强制,只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯一行为,它与Hive兼容。
to_json(expr[, options]) - Returns a json string with a given struct value Examples: > SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2)); {"a":1,"b":2} > SELECT to_json(named_struct('time', to_timestamp('2015-08-26', 'yyyy-MM-dd')), map('timestampFormat', 'dd/MM/yy...
CodegenContext中使用addedFunctions来记录要生成的函数。addedFunctions类型为 Map[String, String],提供了函数名和函数代码的映射关系。 在代码生成的过程中,可以通过addNewFunction 方法添加函数。 在记录了代码生成的上下文信息后,Spark 中代码是如何生成的呢?
(id,StringType)(name,StringType)(age,StringType) 说明默认都是StringType类型 把数值型的列转为IntegerType import spark.implicits._spark.read.textFile("./data/user").map(_.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2))).toDF("id", "name", "age").select($"id".cast("int"), ...
在spark-sql模式下,用户仅具有列级别权限(即列权限用户)将不能访问HDFS文件,因此无法访问相应表的列。 Beeline/JDBCServer模式下,用户间赋权,例如将A用户创建的表赋权给B用户时。 “hive.server2.enable.doAs”=true(在Spark服务端的“hive-site.xml”文件中配置) ...