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Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

1、Spark 1.0之前 Shark = Hive + Spark 将Hive框架源码，修改其中转换SQL为MapReduce，变为转换RDD操作，称为Shark 问题： 维护成本太高，没有更多精力在于框架性能提升...转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame ​ SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(

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Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

1、Spark 1.0之前 Shark = Hive + Spark 将Hive框架源码，修改其中转换SQL为MapReduce，变为转换RDD操作，称为Shark 问题： 维护成本太高，没有更多精力在于框架性能提升...转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame ​ SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(

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    Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    （数据源类型）加载 DataFrames 可以使用此 syntax （语法）转换为其他类型....由于这个原因, 当将 Hive metastore Parquet 表转换为 Spark SQL Parquet 表时, 我们必须调整 metastore schema 与 Parquet schema...请注意，独立于用于与转移点通信的 Hive 版本，内部 Spark SQL 将针对 Hive 1.2.1 进行编译，并使用这些类进行内部执行（serdes，UDF，UDAF等）。...spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes com.mysql.jdbc, org.postgresql, com.microsoft.sqlserver,...一些数据库，例如 H2，将所有名称转换为大写。 您需要使用大写字母来引用 Spark SQL 中的这些名称。 性能调优 对于某些工作负载，可以通过缓存内存中的数据或打开一些实验选项来提高性能。

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    Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

    ，或者Seq序列中数据类型为元组 3、电影评分统计分析【使用DataFrame封装】 - SparkSQL中数据分析2种方式： 方式一：SQL编程 类似Hive中SQL语句 方式二：...2、外部数据源 如何加载和保存数据，编程模块 保存数据时，保存模式 内部支持外部数据源 自定义外部数据源，实现HBase，直接使用，简易版本 集成Hive，从Hive表读取数据分析，也可以将数据保存到...将RDD数据类型转化为 MovieRating /* 将原始RDD中每行数据（电影评分数据）封装到CaseClass样例类中 */ val ratingRDD: RDD[MovieRating...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()...，转换为大写 */ // TODO: 在SQL中使用 spark.udf.register( "to_upper_udf", // 函数名 (name: String) =>

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    RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

    Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。普通RDD里面存储的数据类型是Int、String等，而“键值对RDD”里面存储的数据类型是“键值对”。...,thank you) 普通RDD转Pair RDD主要采用的主要方式是使用map()函数来实现 scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive","Scala...") list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive, Scala) scala> val rdd = sc.parallelize(list) rdd:...(func) 应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K,V)形式的数据集，其中每个值是将每个Key传递到函数func中进行聚合后的结果。...采用keys后得到的结果是一个RDD[Int]，内容是{"Hadoop","Spark","Hive","Scala"} scala> mapRDD.keys.foreach(println) Hadoop

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    数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

    本文中所使用的都是scala语言，对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程，不过挺简单的，慢慢熟悉就好：https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...对象 使用toDF方法，我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。...最后，我们还可以将一个Scala的列表转化为DF： val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1....4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。...后面的话，咱们先介绍一点hive的基础知识，如数据类型和常用的函数等等。期待一下吧。

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    我是一个DataFrame，来自Spark星球

    本文中所使用的都是scala语言，对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程，不过挺简单的，慢慢熟悉就好：https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...对象 使用toDF方法，我们可以将本地序列(Seq), 列表或者RDD转为DataFrame。...最后，我们还可以将一个Scala的列表转化为DF： val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1....4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。...后面的话，咱们先介绍一点hive的基础知识，如数据类型和常用的函数等等。期待一下吧。

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    SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

    SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式： 使用反射获取RDD内的Schema 当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...有些数据库（例：H2）将所有的名字转换为大写，所以在这些数据库中，Spark SQL也需要将名字全部大写。...5 分布式SQL引擎 使用Spark SQL的JDBC/ODBC或者CLI，可以将Spark SQL作为一个分布式查询引擎。...不同语言访问或创建数据类型方法不一样： Scala 代码中添加 import org.apache.spark.sql.types._，再进行数据类型访问或创建操作。 ?

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    原 荐 SparkSQL简介及入门

    但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式     对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...2、由外部文件构造DataFrame对象 1.读取txt文件     txt文件不能直接转换成，先利用RDD转换为tuple。然后toDF()转换为DataFrame。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。     ...4.jdbc读取     实现步骤：     1）将mysql 的驱动jar上传到spark的jars目录下     2）重启spark服务     3）进入spark客户端     4）执行代码，比如在

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    SparkSQL极简入门

    但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...2、由外部文件构造DataFrame对象 1.读取txt文件 txt文件不能直接转换成，先利用RDD转换为tuple。然后toDF()转换为DataFrame。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。...4.jdbc读取 实现步骤： 1）将mysql 的驱动jar上传到spark的jars目录下 2）重启spark服务 3）进入spark客户端 4）执行代码，比如在Mysql数据库下，有一个test库，

    3.9K10

    SparkSQL与Hive metastore Parquet转换

    Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。...在parquet里有独特的意义 由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化...如果Spark SQL要以Parquet输出并且结果会被不支持新格式的其他系统使用的话，需要设置为true。...但如果同时设置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet为false时，要注意一些数据类型以及精度的处理，比如对于decimal类型的处理。...null : bd; } } 解决办法也很简单，就是将testdb.test_decimal中的fee_rate数据类型和依赖的表testdb.item中的fee_rate保持完全一致，

    1.7K10

    Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

    这些隐式转换函数包含了许多DataFrame和Dataset的转换方法，例如将RDD转换为DataFrame或将元组转换为Dataset等。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits...._，则需要手动导入org.apache.spark.sql.Row以及org.apache.spark.sql.functions._等包，并通过调用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。...因此，为了简化编码，通常会在Scala中使用Spark SQL时导入spark.implicits._，从而获得更加简洁易读的代码。

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    《从0到1学习Spark》-- 初识Spark SQL

    Shark是在Hive的代码库上构建的，使用Hive查询编译器来解析Hive查询并生成的抽象的语法树，它会转换为一个具有某些基本优化的逻辑计划。...Catalyst支持添加新的数据源、优化规则和某些领域使用的数据类型Catalyst利用Scala的模式匹配功能来表示规则，它提供了一个用于对树结构进行变幻的通用框架，用来进行分析、规划和运行时代码生成...1、Spark SQL可以使用SQL语言向Hive表写入数据和从Hive表读取数据。SQL可以通过JDBC、ODBC或命令行在java、scala、python和R语言中使用。...当在编程语言中使用SQL时，结果会转换为DataFrame。 2、Data Source Api为使用Spark SQL读取和写入数据提供了统一的接口。...DataSet会使用编码器将JVM对象转换为用Spark的二进制格式存储的Dataset表形式。 Dataset Api及其子集DataFrame Api将取代RDD Api成为主流的 APi。

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    Scala学习笔记

    :                 自增    自减    三目             scala中的操作符实际上就是scala中方法的调用，只不过为了简洁期间，将方法的调用转换为中缀表达式...(Spark Hadopp Hive, Hive Hbase, Sqoop Redis Hadoop)         #将元素进行拆分， 拆分后每个元素（"Spark Hadopp Hive"）形成独立的小数组...(Spark, Hadopp, Hive), Array(Hive, Hbase), Array(Sqoop, Redis, Hadoop))         #压平操作，将子数组的元素压破，flatMap...Array(Spark, Hadopp, Hive, Hive, Hbase, Sqoop, Redis, Hadoop)         #将每个元素做一次计数         scala> var...64)         #显式将方法转换为函数         scala> m _         res19: Int => Int =         #将数组的元素小写转大写

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    SparkSQL

    一、概述 1、简介 Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。...Spark on Hive：Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark底层采用优化后的df或者ds执行。...使用相同的方式连接不同的数据源。 兼容Hive 在已有的仓库上直接运行SQL或者HQL。 标准的数据连接。...，一般不用 // 1-2、样例类RDD转换DS,直接toDS转换即可,不需要补充元数据,因此转DS一定要用样例类RDD val rdd: RDD[User] = spark.sparkContext.makeRDD...[atguigu@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-shell scala> spark.sql("show tables").show 创建一个表 注意：执行完后，发现多了

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    Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

    这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...SQL 支持两种不同的方式将 RDDs 转换为 Datasets。...使用反射来推断模式 Spark SQL 的 Scala 接口支持将元素类型为 case class 的 RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了表的模式。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。...然后，由于 Hive 有大量依赖，默认部署的 Spark 不包含这些依赖。可以将 Hive 的依赖添加到 classpath，Spark 将自动加载这些依赖。

    4K20

    Spark DataFrame简介（一）

    DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。...例如结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有的RDDs。DataFrame的应用程序编程接口(api)可以在各种语言中使用。示例包括Scala、Java、Python和R。...每个阶段使用不同类型的树节点; Catalyst包括用于表达式、数据类型以及逻辑和物理运算符的节点库。 这些阶段如下所示: ? 5....所以创建基础的SparkSession只需要使用： SparkSession.builder() 使用Spark Session 时，应用程序能够从现存的RDD里面或者hive table 或者...Spark中DataFrame的缺点 Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全，因此，如果结构未知，则不能操作数据 一旦将域对象转换为Data frame ，则域对象不能重构

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