可以先用RDD把源数据加载进来,然后再转化成DataFrame,后面用SparkSQL进行操作,如此可达到较好的性能效果。
DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率。反观RDD,由于无从得知所存数据元素的具体内部结构,Spark ...
importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.SQLContextobjectInferringSchema{defmain(args:Array[String]) {//创建SparkConf()并设置App名称valconf =newSparkConf().setAppName("SQL-1")//SQLContext要依赖SparkContextvalsc =newSparkContext(conf)//创建SQLContextvalsqlContext ...
Spark DataFrame基本操作 其他 DataFrame的概念来自R/Pandas语言,不过R/Pandas只是runs on One Machine,DataFrame是分布式的,接口简单易用。 Threshold: Spark RDD API VS MapReduce API One Machine:R/Pandas 官网的说明 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/sql-programming-guide.html#datasets-and-dataframes 拔...
对于RDD、DataFrame和DataSet之间的区别目前了解的还不是很清楚,所以在下文中进行相互之间的对比,区分其中的异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左边的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但是Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右边的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以...
不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的 Spark 版本中,DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的 API 接口。 一. 三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如for...
首先查看DataSet中的cache 这里我们查看result.cache()的默认级别,进入result.cache()中查看,注意这里是Dataset.scala文件了, 这里调用缓存管理器缓存查询,再点击一次点击进来。 默认使用的cache为内存和磁盘…
DataFrame。 DataSet。 Spark SQL具有如下的特点: Integrated(易整合):Spark SQL无缝地整合了SQL查询和Spark编程。 Uniform Data Access(统一的数据访问方式):Spark SQL使用相同的方式连接不同的数据源。 Hive Integration(集成 Hive):Spark SQL在已有的Hive数据仓库上直接运行SQL或者HiveQL。 Standard Connectivity(标准...
Spark SQL 是 Apache Spark 的模块之一,它使用户可以使用 SQL 查询语言来处理结构化数据。借助 Spark SQL,用户可以在大数据环境中轻松查询、处理和操作数据。本文将详细介绍如何使用 Spark SQL 从 DataFrame 查询数据,包括 DataFrame 的创建、注册为临时视图、执行 SQL 查询,以及相关的最佳实践。
Spark SQL提供了以下2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD。DataFrame。DataSet。Spark SQL具有如下的特点：Integrated（易整合）：Spark SQL无缝地整合了SQL查询和Spark编程。Uniform Data Access（统一的数据访问方式）：Spark SQL使用相同的方式连接不同的数据源。Hive Integration（集成 Hive）：Spark SQL在已有的Hive...