### 创建临时视图df1.createTempView('student')#df1.createOrReplaceTempView('student') # okspark.sql('select * from student').show()#+---+---+#|age| name|#+---+---+#| 10|zhangsan|#| 20| lisi|#+---+---+spark.sql('select age from student').show() spark.sql('select avg...
RDD、DF、DS相关操作 SparkSQL初体验 Spark 2.0开始,SparkSQL应用程序入口为SparkSession,加载不同数据源的数据,封装到DataFrame/Dataset集合数据结构中,使得编程更加简单,程序运行更加快速高效。 SparkSession 应用入口 SparkSession:这是一个新入口,取代了原本的SQLContext与HiveContext。对于DataFrame API的用户来说,Spark...
在执行 SQL 查询之前,需要将数据加载到 Spark 中,并且将其注册为临时视图,以便可以使用 SQL 语法访问这些数据。 # 读取数据文件(例如 CSV)df=spark.read.csv("data.csv",header=True,inferSchema=True)# 读取 CSV 文件,获得 DataFrame# 注册临时视图df.createOrReplaceTempView("my_table")# 将 DataFrame 注册...
val df1=spark.read.format("json").load("amos/src/main/resources/sparksql/employees.json") // 通过SparkSession读取文本文件,创建DF对象 val df2=spark.read.text("amos/src/main/resources/sparksql/people.txt") // 把这个DataFrame 注册为一个 SQL 临时视图 df1.createOrReplaceTempView("t1") spark....
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 scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 2)对DataFrame创建一个临时表 ...
3.3.Spark SQL 算子 DSL 支持 Spark SQL 算子,且算子十分丰富,下面列举部分算子: 3.3.1. select 相关 a. 列的数据展示有多种表示方法:""、$""、'、col()、df(""),注意不要混合使用: // select df1.select($"ename", $"age", $"sal").show df1.select("ename", "age", "sal").show df1...
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,是当时唯一...
toDS() val df = Seq(("zhangsan", 15), ("lisi", 10)).toDF("name", "age") // ' 必须导入spark的隐式转换 val column: Symbol = 'name // $ 必须导入spark的隐式转换 val column1: ColumnName = $"name" // col 必须导入functions import org.apache.spark.sql.functions._ val column2:...
简介:【大数据技术Hadoop+Spark】Spark SQL、DataFrame、Dataset的讲解及操作演示(图文解释) 一、Spark SQL简介 park SQL是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的SQL查询引擎,开发人员能够通过使用SQL语句,实现对结构化数据的处理,开发人员可以不了解Scala语言和Spark常用API,通过spark SQL,可以使用Spark框架提供的强大...
* rdd可以转换成DF,就可以写sql了 */vallinesDF:DataFrame= rdd.toDF("line") linesDF.createOrReplaceTempView("lines")valcountDF:DataFrame= spark.sql(""" |select word,count(1) as c from ( |select explode(split(line,',')) as word ...