如下面代码,DataSet 的类型由 Case Class(Scala) 或者 Java Bean(Java) 来明确指定的,在这里即每一行数据代表一个Person,这些信息由 JVM 来保证正确性,所以字段名错误和类型错误在编译的时候就会被 IDE 所发现。 caseclassPerson(name:String, age:Long)valdataSet:Dataset[Person] = spark.read.json("people.js...
scala>caseclassPerson(name:String,age:Long)definedclassPerson 2)创建DataSet 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 scala>val caseClassDS=Seq(Person("Andy",32)).toDS()caseClassDS:org.apache.spark.sql.Dataset[Person]=[name:string,age:bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能...
SqlDataAdapter adptr = new SqlDataAdapter(sql, conn);//Adepter对象 DataSet ds = new DataSet();//DataSet对象 adptr.Fill(ds, "stu");//填充DataSet 并为当前表命名 DataTableReader rdr = ds.CreateDataReader(); while (rdr.Read())//读取表中数据 { for (int i = 0; i < rdr.FieldCount; i...
Spark SQL、Dataset和DataFrame介绍 Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark模块,与基本的Spark RDD的API不同,Spark SQL的接口还提供了更多关于数据和计算的结构化信息。Spark SQL可以用于执行SQL查询并从Hive表中读取数据。 Dataset是数据的分布式集合。Dataset是Spark 1.6中添加的一个新接口,它集成了RDD和Spark SQL...
在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有哪些关联呢，让我们一起看看吧。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算子，比如...
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...
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object DataFrameDemo2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local[*]") .appName("Word Count") .getOrCreate() ...
一、DataSet介绍 1.DataSet是什么? DataSet 是一个强类型,并且类型安全的数据容器,并且提供了结构化查询API和类似RDD一样的命令式API 2.DataSet查询方式 环境配置 { // 创建SparkSession valspark=newsql.SparkSession.Builder() .appName("hello") .master("local[6]") ...
1.1 Scale 案例类和 JavaBeans 用于 DataSet 2. 处理 DataSet 2.1 创建样本数据 2.2 样本数据转换 3. DataSet 和 DataFrame 的内存管理 4. DataSet 编码器 4.1 Spark 的内部格式与 Java 对象格式 4.2 序列化和反序列化(SerDe) 5. 使用 DataSet 的成本 ...