object DataFrameOperations{def main(args:Array[String]){val sparkConf=new SparkConf().setAppName("Spark SQL DataFrame Operations").setMaster("local[2]")val sparkContext=new SparkContext(sparkConf)val sqlContext=new SQLContext(sparkContext)val url="jdbc:mysql://m000:3306/test"val jdbcDF=sqlC...
一旦DataFrame 被注册为临时视图,可以使用 SQL 查询数据。Spark SQL 提供了sql方法,用于执行 SQL 查询并返回查询结果的 DataFrame。 以下是一个简单的查询示例: // 查询年龄大于30的人的姓名valresultDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age > 30")// 显示查询结果resultDF.show() 在这个示例中,S...
DataFrame API 是在R 和 Python Pandas Dataframe 灵感之上设计的,具有以下功能特性: 从KB到PB级的数据量支持 多种数据格式和多种存储系统支持 通过Spark SQL 的 Catalyst 优化器进行先进的优化,生成代码 通过Spark无缝集成所有大数据工具与基础设施 为Python、Java、Scala和R语言(SparkR)API 简单来说,DataFrame 能够...
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...
第一种方法是将DataFrame注册成为临时表,通过SQL语句进行查询。 第二种方法是直接在DataFrame对象上进行查询,DataFrame的查询操作也是一个懒操作,只有触发Action操作才会进行计算并返回结果。 DataFrame常用查询结果: 对于连接查询有两份数据用户对电影评分数据ratings.dat和用户的基本信息数据users.dat。
("age", IntegerType,true)//根据rdd和schema创建DataFrameval personDF: DataFrame =sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema)//将df注册成表personDF.createOrReplaceTempView("person")//操作表val resultDF: DataFrame = sparkSession.sql("select * from person order by age desc")//将数据存到mysql中...
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
比如: spark.sql(“SELECT * FROM xxx) DSL - show 方法 功能:展示DataFrame中的数据, 默认展示20条 语法: 如图,某个df.show后的展示结果 DSL - printSchema方法 功能: 打印输出df的schema信息 语法: DSL - select 功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) ...
4.指定schema创建DataFrame 5.读文件创建DataFrame 6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接使用SQL语法 新增、修改列 lit新增一列常量 ...