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。
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 ...
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 ...
1)DataFrame的优势 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...
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...
1. SQL 语法风格(主要) 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. 读取json文件创建DataFrame 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 读取 json 文件scala>val df=spark.read.json("file:///opt/module/...
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...
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…
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...
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...