(2,"shanghai")))res3:org.apache.spark.rdd.RDD[(Int,String)]=ParallelCollectionRDD[5]at parallelize at<console>:22scala>res3.toDF("id","name")res4:org.apache.spark.sql.DataFrame=[id:int,name:string]scala>res4.show+---+---+|id|name|+---+---+|1|beijing||2|shanghai|+---+...
DataFrame.write.mode("overwrite").saveAsTable("test_db.test_table2") 读写csv/json from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext sc = SparkContext() sqlContext = SQLContext(sc) csv_content = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inf...
createOrReplaceTempView("store_user_labels_black_flag") sql(s"DROP TABLE IF EXISTS test.store_user_labels_tmp") table("store_user_labels_black_flag"). where("1=2"). write. partitionBy("store_id"). saveAsTable("test.store_user_labels_tmp") table("store_user_labels_black_flag"). /...
DataFrame从概念上讲,它等效于关系数据库中的表或R/Python中的数据框,但是在后台进行了更丰富的优化,可以从多种来源构造DataFrame。例如:结构化数据文件,Hive中的表,外部数据库或现有RDD。DataFrame API在Scala,Java,Python和R中都可以使用。在Scala和Java中,DataFrame表示由Row构成的数据集。在Scala API中,DataFrame只...
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 DataFrame 的函数 Action 操作 1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 ...
Spark Core:Spark核心模型,底层的高级抽象 RDD 称为弹性分布式数据集,具有高容错性,是并行计算的基石。 Spark SQL:Spark提供了Spark SQL模块用于处理结构化数据,支持交互式SQL、DataFrameAPI以及多种语言支持。 Spark Streaming:可扩展、容错的流计算框架,基于微批(micro batch)处理的模式,Spark2.0 引入了Structured Str...
DataFrame是一个组织成指定列的数据集(类似于Table)。从概念上说相当关系数据库中的表,但是有更丰富的底层优化。如:结构化数据文件,Hive表,外部数据库,或现有rdd。 DataFrame API有Scala, Java,在Scala和Java中,一个数据帧由一个数据集表示行。在Scala API中,DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名。同时,在Java AP...
Structured Streaming使用Spark结构化数据APIs:SQL,DataFrame和Dataset。对于用户而言,主要的抽象是tables(由DataFrames或Dataset类表示)。当用户从流中创建table/DataFrame并尝试计算它,Spark自动启动一个流计算。作为一个简单的示例,我们从一个计数的批处理作业开始,这个作业计算一个web应用程序按照国家统计的点击数。假设输...
2. RDD vs. DataFrame、DataSet Spark Streaming中的DStream编程接口是RDD,我们需要对RDD进行处理,处理起来较为费劲且不美观。 stream.foreachRDD(rdd => { balabala(rdd) }) Structured Streaming使用DataFrame、DataSet的编程接口,处理数据时可以使用Spark SQL中提供的方法,数据的转换和输出会变得更加简单。
importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSparkWordCount{defmain(args:Array[String]):Unit= {//setMaster("local[9]") 表示在本地运行 Spark 程序,使用 9 个线程。local[*] 表示使用所有可用的处理器核心。//这种模式通常用于本地测试和开发。valconf =newSparkConf().setAppName ("Word Count...