，编写SQL 03-[掌握]-Dataset 是什么 Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset...Load 加载数据 在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。... 无论是text方法还是textFile方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。...CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据： 每行数据各个字段使用逗号隔开 也可以指的是，每行数据各个字段使用
语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions._ 电影评分数据分析 分别使用DSL和SQL 03-[了解]-SparkSQL 概述之前世今生...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...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 DataFrame有如下特性...} 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...// 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中，文件首行为列名称
中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...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 DataFrame有如下特性...} 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...// 数据不在使用时，释放资源 resultDF.unpersist() 18-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至CSV文件 将结果DataFrame保存值CSV文件中，文件首行为列名称
4、Spark SQL 的计算速度(Spark sql 比 Hive 快了至少一个数量级，尤其是在 Tungsten 成熟以后会更加无可匹敌)，Spark SQL 推出的 DataFrame 可以让数据仓库直接使用机器学习...2、你可以通过 Spark 提供的方法读取 JSON 文件，将 JSON 文件转换成 DataFrame。...2、如果需要访问 Row 对象中的每一个元素，可以通过索引 row(0)；也可以通过列名 row.getAsString 或者索引 row.getAsInt。...（3）需要通过 spark.sql 去运行你的 SQL 语句，可以通过 select UDAF(列名) 来应用你的用户自定义聚合函数。...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个...DataFrame 则是一个每列有命名的数据集，类似于关系数据库中的表，读取某一列数据的时候可以通过列名读取。所以相对于 RDD，DataFrame 提供了更详细的数据的结构信息 schema。.../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...Spark SQL's optimized execution engine[1]。通过列名，在处理数据的时候就可以通过列名操作。...所以未来推荐使用 DataSetAPI。 2、使用介绍 2.1 加载数据 目前 tdw 提供了读取 tdw 表生成 RDD 或 DataFrame 的 API。
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。...想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。 Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。 第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。...版本：而Scala由于其具有隐式转换的特性，所以Spark SQL的Scala接口，是支持自动将包含了case class的RDD转换为DataFrame的。...Spark SQL会通过反射读取传递给case class的参数的名称，然后将其作为列名。...中，对row的使用，比java中的row的使用，更加丰富 // 在scala中，可以用row的getAs()方法，获取指定列名的列 teenagerRDD.map { row => Student(row.getAs
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive...，一个面向的是非结构化数据，它们内部的数据结构如下： DataFrame 内部的有明确 Scheme 结构，即列名、列字段类型都是已知的，这带来的好处是可以减少数据读取以及更好地优化执行计划，从而保证查询效率...Scala 和 Java 语言中使用。...2.4 静态类型与运行时类型安全 静态类型 (Static-typing) 与运行时类型安全 (runtime type-safety) 主要表现如下: 在实际使用中，如果你用的是 Spark SQL
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。...创建DataFrame/DataSet Spark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种： 第1种...相互转化 RDD、DF、DS之间的相互转换有很多(6种)，但是我们实际操作就只有2类: 1）使用RDD算子操作 2）使用DSL/SQL对表操作 object TransformDemo { case...Spark SQL完成WordCount 作为一个经典的案例，初学SparkSQL怎么能少得了WordCount的身影呢，下面为大家带来的就是使用SparkSQL完成WordCount的开发过程...sc.setLogLevel("WARN") //2.读取文件 val fileDF: DataFrame = spark.read.text("in/words.txt")
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。 ...创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...Assci码排序 将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用） 关于序列化问题: ...)...通过下标获取返回Row类型的数据，但是要注意列顺序问题---不常用 * 2.可以使用row.getAs("列名")来获取对应的列值。
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...* 第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream * 第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用...从TCP Socket加载数据，读取数据列名称为value，类型是String val inputStreamDF: DataFrame = spark.readStream .format...{IntegerType, StringType, StructType} /** * 使用Structured Streaming从目录中读取文件数据：统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜 */...{DataFrame, SparkSession} /** * 使用Structured Streaming从TCP Socket实时读取数据，进行词频统计，将结果存储到MySQL数据库表中 */
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....Spark 2.0 中的SparkSession 为 Hive 特性提供了内嵌的支持, 包括使用 HiveQL 编写查询的能力, 访问 Hive UDF,以及从 Hive 表中读取数据的能力.为了使用这些特性...class 定义了表的 Schema.Case class 的参数名使用反射读取并且成为了列名.Case class 也可以是嵌套的或者包含像 Seq 或者 Array 这样的复杂类型.这个 RDD...默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...但是，这意味着如果你的列名中包含任何圆点，你现在必须避免使用反引号（如 table.column.with.dots.nested）。 在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。
问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件？ 2.spark2读取json格式文件有什么要求？ 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...spark有多个数据源，json是其中一种。那么对于json格式的数据，spark在操作的过程中，可能会遇到哪些问题？ 这里首先我们需要对json格式的数据有一定的了解。...信息我们大致也能看出来：people表示的是表名，后面的内容为表的内容，包含了姓名和年龄。然而我们在使用spark读取的时候却遇到点小问题。...上面内容保存为文件people.json，然后上传到hdfs的跟路径，进入spark-shell，读取json文件 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...我们通过 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? peopleDF.show 展示列名 也就是说我们如果带有"people"格式的信息，DataFrame就会被认为是列名。
场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述 使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...新列的类型 nullable : 新列是否可为null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER...不要在顶级列中使用 FIRST。AFTER 的使用没有限制。...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...No No 对于Spark数据源的MOR表，写入成功但读取失败。
因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...表示DataFrame 通常将Scala/Java中的Dataset of Rows称为DataFrame。...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...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。
（类似Spark Core中的RDD） 2、DataFrame、DataSet DataFrame是一种类似RDD的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...2.2 SQL 语法 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。 视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。...，可以在Scala，Java，Python和R中使用DSL，使用DSL语法风格不必去创建临时视图了。...("insert into user values(1,'zs')") 查询数据 spark.sql("select * from user").show 注意：然而在实际使用中，几乎没有任何人会使用内置的
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]...= ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :21 scala> rdd.toDF("id") res0: org.apache.spark.sql.DataFrame...[10] at parallelize at :22 scala> res6.toDF("id","name","postcode") res7: org.apache.spark.sql.DataFrame...("word","count") res9: org.apache.spark.sql.DataFrame = [word: string, count: int] scala> res9.show
table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame =...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...3）转换 val testDS = testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便...在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
使用基本类型的序列得到 DataSet // 基本类型的编码被自动创建. importing spark.implicits._ scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5,6).toDS...为 Spark SQL 设计的 Scala API 可以自动的把包含样例类的 RDD 转换成 DataSet. 样例类定义了表结构: 样例类参数名通过反射被读到, 然后成为列名. ...从 DataFrame到DataSet scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...// DataFrame 转换成 DataSet scala> val ds = df.as[People] ds: org.apache.spark.sql.Dataset[People] = [...] scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint] scala> df.show
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...[0] at parallelize at :21scala> rdd.toDF("id")res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int...at :22scala> res6.toDF("id","name","postcode")res7: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int...org.apache.spark.sql.DataFrame = [word: string, count: int] scala> res9.show+------+-----+| word|count
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