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...
import org.apache.spark.sql.Encoder import spark.implicits._ object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { case class Employee(id:Long,name: String, age: Long) val employeeDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt").map(_.split(",")).map(attributes...
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame ...
在Spark SQL的运行架构中,逻辑计划(logical plan)贯穿了大部分过程,其中,Catalyst的SqlParser、Analyzer、Optimizer都要对逻辑计划进行操作;最终形成可执行的物理计划(physical plan)。 sqlContext是使用sqlContext.sql(sqlText)提交用户的查询语句,调用DataFrame(this,parseSql(sqlText))对SQL语句进行处理,执行流程如下: ...
1 Spark SQL自定义函数 1.1 自定义函数分类 类似于hive当中的自定义函数, spark同样可以使用自定义函数来实现新的功能。 spark中的自定义函数有如下3类 1.UDF(User-Defined-Function) 输入一行,输出一行 2.UDAF(User-Defined Aggregation Funcation) 输入多行,输出一行 ...
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.functions._ #创建DataSet val ds= sqlContext.read.text("hdfs://node-1.itcast.cn:9000/wc").as[String] val result= ds.flatMap(_.split(" ")) .filter(_!= "") .toDF() .groupBy($"value") .agg(count("*") as "numOccurances") ...
personDF.createOrReplaceTempView("t_person")8.执行SQLspark.sql("select id,name from t_person where id > 3").show9.也可以通过SparkSession构建DataFrame val dataFrame=spark.read.text("hdfs://node01:8020/person.txt")dataFrame.show//注意:直接读取的文本文件没有完整schema信息dataFrame.printSchema ...
导入函数库:importorg.apache.spark.sql.functions._-step5、保存结果数据 先保存到MySQL表中 再保存到CSV文件 无论是编写DSL还是SQL,性能都是一样的,注意调整参数:Shuffle是分区数目 spark.sql.shuffle.partitions=200Spark3.0无需调整 02-[了解]-今日课程内容提纲 ...
spark.read.format("json").load(path)spark.read.format("text").load(path)spark.read.format("parquet").load(path)spark.read.format("json").option("...","...").load(path) 3.3 兼容Hive Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,使你可以访问现有的Hive仓库并在其上运行SQL或HiveQL查询。