Spark Day07：Spark SQL 02-[了解]-内容提纲 主要2个方面内容：DataFrame是什么和数据分析（案例讲解） 1、DataFrame是什么 SparkSQL模块前世今生...、官方定义和特性 DataFrame是什么 DataFrame = RDD[Row] + Schema，Row表示每行数据，抽象的，并不知道每行Row数据有多少列，弱类型 案例演示，spark-shell...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...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。
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...) // 应用结束，关闭资源 spark.stop() } } 10-[了解]-SparkSQL中数据处理方式 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame： 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...schema中定义的一致 // 这里假设schema中的第一个字段为String类型，第二个字段为Int类型 .map(x => Row(x(0), x(1).trim.toInt)) 2.2...方法将RDD转换为DataFrame val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show
计算引擎，但是在使用Hive3 on Tez中，我们遇到很多问题： 部分SQL执行失败，需要关闭掉容器复用或者向量化执行。...不过，雪球数据团队在测试和切换过程中，遇到一些问题，其中大部分都是兼容性问题，下面进行逐一介绍： Spark SQL无法递归子目录以及无法读写自己的问题 当Hive表数据存放在多级子目录时，Tez、MR...在 Spark SQL 3.2.1 中，结果同样为false。...对语义的精准度要求更高 例如关联语法不同: select a from t1 join t2 group by t1.a 在Spark SQL中需要写成 select t1.a from t1 join...因为集群在切换过程中需要同时支持Spark2(Hive on Spark2)和Spark3，所以需要保证集群能够同时支持两个版本的shuffle service。
通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表，在Spark SQL中表被定义DataFrame，它由两部分组成：表结构的Schema和数据集合RDD，下图说明了DataFrame的组成。 ...在Spark SQL中创建DataFrame。...样本类类似于常规类，带有一个case 修饰符的类，在构建不可变类时，样本类非常有用，特别是在并发性和数据传输对象的上下文中。在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。...scala> df.show二、使用StructType定义DataFrame表结构 Spark 提供了StructType用于定义结构化的数据类型，类似于关系型数据库中的表结构。...DataFrame，这些文件位于Spark安装目录下的/examples/src/main/resources中。
作者：Pinar Ersoy 翻译：孙韬淳 校对：陈振东 本文约2500字，建议阅读10分钟 本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作...SparkSQL相当于Apache Spark的一个模块，在DataFrame API的帮助下可用来处理非结构化数据。...('parquet_data.parquet') 4、重复值 表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...5) 分别显示子字符串为（1,3），（3,6），（1,6）的结果 6、增加，修改和删除列 在DataFrame API中同样有数据处理函数。...dataframe.coalesce(1).rdd.getNumPartitions() 12、嵌入式运行SQL查询 原始SQL查询也可通过在我们SparkSession中的“sql”操作来使用，这种
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的...API 在SparkSession上同样是可以使用的。 ...使用 DataFrame 进行编程 Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. ...注意： 临时视图只能在当前 Session 有效, 在新的 Session 中无效. 可以创建全局视图. 访问全局视图需要全路径:如global_temp.xxx 4.
问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...首先说下什么是schema，其实这跟通俗来讲，与我们传统数据表字段的名称是一个意思。明白了这个，我们在继续往下看。...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换 当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet
上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程，框架思维（上）》 ? Spark SQL使用 在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。...这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。...我们通过使用Spark SQL来处理数据，会让我们更加地熟悉，比如可以用SQL语句、用SparkDataFrame的API或者Datasets API，我们可以按照需求随心转换，通过SparkDataFrame...API 和 SQL 写的逻辑，会被Spark优化器Catalyst自动优化成RDD，即便写得不好也可能运行得很快（如果是直接写RDD可能就挂了哈哈）。...的APIs # DataFrame.distinct # 对数据集进行去重 df.distinct().show() # DataFrame.dropDuplicates # 对指定列去重 df.dropDuplicates
---- Streaming Deduplication 介绍 在实时流式应用中，最典型的应用场景：网站UV统计。...import org.apache.spark.sql.streaming....{OutputMode, StreamingQuery} import org.apache.spark.sql....() val sc: SparkContext = spark.sparkContext sc.setLogLevel("WARN") import org.apache.spark.sql.functions...从TCP Socket 读取数据 val inputTable: DataFrame = spark.readStream .format("socket") .option
那么，在已经有了RDD的基础上，Spark为什么还要推出SQL呢？...中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...：表拼接 功能分别等同于SQL中union和union all，其中前者是去重后拼接，而后者则直接拼接，所以速度更快 limit：限制返回记录数 与SQL中limit关键字功能一致 另外，类似于SQL中...核心API 基于DataFrame可以实现SQL中大部分功能，同时为了进一步实现SQL中的运算操作，spark.sql还提供了几乎所有的SQL中的函数，确实可以实现SQL中的全部功能。...05 总结 本文较为系统全面的介绍了PySpark中的SQL组件以及其核心数据抽象DataFrame，总体而言：该组件是PySpark中的一个重要且常用的子模块，功能丰富，既继承了Spark core中
6.2 dropDuplicates：根据指定字段去重 -------- 7、 格式转换 -------- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD -------- 8、SQL...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split(...返回当前DataFrame中不重复的Row记录。...DataFrame有更多方便的操作以及很强大 转化为RDD 与Spark RDD的相互转换： rdd_df = df.rdd df = rdd_df.toDF() ---- -------- 8、SQL
Spark中的DataFrame和Dataset有什么区别？请解释其概念和用途。 在Spark中，DataFrame和Dataset是两个重要的数据抽象层。...这样可以提高计算的效率，避免不必要的计算。 优化执行计划：DataFrame在执行计划时会进行优化，以提高查询性能。...SQL支持：DataFrame提供了对SQL查询的支持，可以使用SQL语句对DataFrame进行查询和操作。这使得开发人员可以使用熟悉的SQL语法进行数据处理，降低学习成本。...下面是一个使用DataFrame和Dataset进行数据处理的具体案例，使用Java语言编写： import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row...而Dataset是一种强类型的数据结构，提供了更好的类型安全性和高性能。无论是DataFrame还是Dataset，都是Spark中重要的数据抽象层，用于处理和分析大规模的分布式数据集。
df=df.rename(columns={'a':'aa'}) # spark-方法1 # 在创建dataframe的时候重命名 data = spark.createDataFrame(data...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...不会 # join会在最后的dataframe中存在重复列 final_data = employees.join(salary, employees.emp_id == salary.emp_id,...操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...，则去重 df1.dropDuplicates(subset=['FirstName']).show() # pandas的方法 df=pd.DataFrame(authors, columns=["
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...参见：揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 写什么、何时写 写什么 首选需要明确的是，ReceivedBlockTracker 通过 WAL...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失
dataframe 对与字段中含有逗号，回车等情况，pandas 是完全可以handle 的，spark也可以但是2.2之前和gbk解码共同作用会有bug 数据样例 1,2,3 "a","b, c","...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。...pdf = sdf.select("column1","column2").dropDuplicates().toPandas() 使用spark sql，其实我觉的这个spark sql 对于传统的数据库...count_sdf_testnumber = spark.sql("\ SELECT tests_count,count(1) FROM \ testnumber where tests_count <
在实际使用的时候, 很少用到把序列转换成 DataSet, 更多的是通过RDD来得到DataSet 1.2 RDD 和 DataSet 的交互 1....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. ...DataFrame 和 DataSet 之间的交互 1....从 DataFrame到DataSet scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...] scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint] scala> df.show
Spark中的Spark Streaming是什么？请解释其作用和用途。 Spark Streaming是Apache Spark中的一个组件，用于处理实时数据流。...通过实时处理数据流，可以及时发现和响应数据中的异常情况，提供实时的监控和预警。...在数据流处理过程中，Spark Streaming会将数据流分成小的批次，并在每个批次完成后进行检查点操作，以确保数据的可靠性和一致性。...高性能和可伸缩性：Spark Streaming利用Spark的内存计算和并行处理能力，可以实现高性能和可伸缩性的数据流处理。...通过使用Spark的分布式计算引擎，Spark Streaming可以实现高可靠性、高性能和可伸缩性的实时数据处理。
什么是SparkSql?...SparkSql作用 主要用于用于处理结构化数据，底层就是将SQL语句转成RDD执行SparkSql的数据抽象 1.DataFrame 2.DataSetSparkSession在老的版本中，SparkSQL...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...1.distinct：返回一个不包含重复记录的DataFrame 2.dropDuplicates：根据指定字段去重聚合 1.聚合操作调用的是agg方法，该方法有多种调用方式。...获取两个DataFrame中共有的记录 1.intersect方法可以计算出两个DataFrame中相同的记录，获取一个DataFrame中有另一个DataFrame中没有的记录 1.使用 except
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...另外，2～8倍的性能提升在预聚合所带来的上千倍的性能提升面前也是微不足道的，那我们能做什么？...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
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