Spark SQL整合各种数据源,包括Parquet、JSON、NoSQL数据库和传统关系型数据库,程序在内存中的运行速度是Hadoop MapReduce程序在磁盘上运行速度的100倍。 3,Spark SQL架构 Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库SQL处理类似,将SQL语句解析成一棵树(tree),然后通过规则(rule)的模式匹配,对树进行绑定、优化等,得到查...
ability to use powerful lambda functions) with the benefits of Spark SQL’s optimized execution engine. A Dataset can beconstructedfrom JVM objects and then manipulated using functional transformations (map,flatMap,filter, etc.). The Dataset
def main(args: Array[String]): Unit={//本地运行val conf =newSparkConf().setAppName("SQLDemo").setMaster("local[2]")//val conf = new SparkConf().setAppName("SQLDemo") 要打包到spark集群上运行则不需要后面的setMaster("local[2]")//SQLContext要依赖SparkContextval sc =newSparkContext(...
1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类,然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类,然后在SQL语句中就可以使用该函数了,首先定义UDF函数,那么创建一个SqlUdf类,并且继承UDF1或UDF2等等,UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数,最后一个R则表示返回的数据类型,如下图所示: 2、这里选...
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql.functions case class Average(var sum: Long, var count: Long) object MyAverage extends Aggregator[Long, Average, Double] { // 聚合的初始值,任何 b + zer...
//org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scalalazy val batches:Seq[Batch]=Seq(//不同Batch代表不同的解析策略Batch("Substitution",fixedPoint,CTESubstitution,WindowsSubstitution,EliminateUnions,newSubstituteUnresolvedOrdinals(conf)),Batch("Resolution",fixedPoint,ResolveTableValuedFunctions::ResolveRelat...
scala>valtext = spark.read.textFile("/usr/local/bigdata/file/wordCount.txt") text: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] scala> text.show() +---+ | value| +---+ |java hadoop spark...| |spark scala spark...| ...
直接将 SparkSQL 作为输入源,输入 SQL 语句: SELECT UNIX_TIMESTAMP(now()) AS time_str, UUID() AS uuid_str; 即可使用环境变量,取出两个指定的值,如下图所示: 注1:相关函数默认大写。 注2:如需要引入字符串,字符串不区分单双引号:。 名称
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectWordCount{defmain(args:Array[String]) {// 创建 SparkSession 对象,它是 Spark Application 的入口valspark =SparkSession.builder.appName("Word Count").getOrCreate()// 读取文本文件并创建 DatasetvaltextFile = spark.read.textFile("hdfs://...")// 使用...
functions函数。 from pyspark.sql import functions as F display(ratings.groupBy("user_id").agg(F.count("user_id"),F.mean("rating"))) 本文中已从每个user_id中找到了评分数以及平均评分。 8. 排序 如下所示,还可以使用F.desc函数进行降序排序 使用spark Dataframes数据帧进行增加/合并 无法找到与...