2、使用createDataFrame方法创建DataFrame对象 这一种方法比较繁琐,通过row+schema创建DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreateDFBySchema(spark:SparkSession)={importspark.implicits._importorg.apache.spark.sql.types._importorg.apache.spark.sql.Row val schema=StructType(List(Stru...
scala>spark.sql("select * from global_temp.people")res31:org.apache.spark.sql.DataFrame=[age:bigint,name:string]scala>res5.show+---+---+|name|salary|+---+---+|Michael|3000||Andy|4500||Justin|3500||Berta|4000|+---+---+scala>spark.newSession.sql("select * from global_temp.peo...
(1)对DataFrame创建一个临时表 scala>personDF.createOrReplaceTempView("people") (2)通过SQL语句实现查询全表 scala>valsqlDF=spark.sql("select * from people") sqlDF:org.apache.spark.sql.DataFrame=[id:int, name:string...1 more field] (3)结果展示 scala> sqlDF.show() +---+---+---+ | ...
在Spark 中,DataFrame是一种分布式数据集,它是以列式存储的,类似于关系型数据库中的表。DataFrame 提供了丰富的 API,用于数据操作和查询。使用 Spark SQL 查询 DataFrame 时,首先需要将其注册为临时视图,然后通过 SQL 语句进行查询。 2. 创建 DataFrame 在使用 Spark SQL 查询数据之前,首先需要创建一个 DataFrame。
一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。本文将以MySQL数据库为数据源,生成DataFrame对象后进行相关的DataFame之上的操作。 文中生成DataFrame的代码如下: ...
spark Sql DataFrame遍历取出每一行数据 scala dataframe遍历,遍历集合的方法1.用foreach循环遍历一个集合foreach接收一个函数作为参数。定义的函数应该接收一个元素作为输入参数,然后不要返回任何的东西。输入的参数的类型应该匹配集合中的类型。随着foreach的执行,它每
DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:传递value即可,官方实例代码: frompyspark.sqlimportRow//Create a Rowfromvalues.Row(value1,value2,value3,...) 如何获取Row中每个字段的值呢?
三、DataFrame的入门操作 DataFrame支持两种风格进行编程, 分别是: DSL风格 SQL风格 DSL语法风格 DSL称之为:领域特定语言。 其实就是指DataFrame的特有API DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data 比如: df.where().limit() SQL语法风格 SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据 ...
DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:传递value即可,官方实例代码: from pyspark.sql import Row // Create a Row from values. Row(value1, value2, value3, ...) 如何获取Row中每个字段的值呢?