Apache spark Row getAs[String]：不能将java.lang.Byte强制转换为java.lang.String - 腾讯云开发者社区

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JSON综合性复杂案例

版本 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext...import org.apache.spark.sql.types.StructType import org.apache.spark.sql.types.StructField import org.apache.spark.sql.types.StringType...import org.apache.spark.sql.types.IntegerType import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types.LongType...=> (row.getAs[String]("name"), row.getAs[Long]("score")) } .join(goodStudentInfosDF.rdd.map {...row => (row.getAs[String]("name"), row.getAs[Long]("age")) }) // 将rdd转换为dataframe val goodStudentRowsRDD

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0538-5.15.0-Spark2 KuduContext访问Kudu

import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.types.StringType...import org.apache.spark.sql....partition.map(row =>{new UserInfo( row.getAs[String](0), row.getAs[String](1),...row.getAs[String](2), row.getAs[String](3), row.getAs[String](4), row.getAs[String...](5), row.getAs[String](6), row.getAs[String](7), row.getAs[String](8)

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RDD转换为DataFrame

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.Encoder; import org.apache.spark.sql.Encoders;...String>getAs("name"), stringEncoder ); teenagerNamesByFieldDF.show(); /** +------------+ |...; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row

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Spark SQL 数据统计 Scala 开发小结

在 Spark 2.1 中， DataFrame 的概念已经弱化了，将它视为 DataSet 的一种实现 DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]...@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row"">http://spark.apache.org/docs/latest.../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...getAs 本来是要指定具体的类型的，如 getAs[String]，但因为 tdwDataFrame 的 schema 已知，包括各个字段的类型，如 gid 是 long，这样如果按 getAs[String...: RelationalGroupedDataset def agg(expr: Column, exprs: Column*): DataFrame //注意 import import org.apache.spark.sql.functions

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spark2 sql编程样例：sql操作

import org.apache.spark.sql.Row // $example on:init_session$ import org.apache.spark.sql.SparkSession...import org.apache.spark.sql.Row // $example on:init_session$ import org.apache.spark.sql.SparkSession...implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] 上面是map的序列化类mapEncoder...value| // +------------+ // |Name: Justin| // +------------+ 这里面值得说的getAs方法，它是DataFrame的row的方法，返回的是name...关于DataFrame row的更多操作方法，可参考 http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Row

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大数据【企业级360°全方位用户画像】统计型标签开发

val RuleValue: String = row.getAs("rule").toString // 使用"##"对数据进行切分 val KVMaps: Array[(String...id: Int = row.getAs("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString...import org.apache.spark.sql....org.apache.spark.sql.functions._ // 读取MySQL数据库的四级标签 val fourTagsDS: Dataset[Row] = mysqlConn.select...id: Int = row.getAs("id").toString.toInt val rule: String = row.getAs("rule").toString

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Spark综合练习——电影评分数据分析

{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql....{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel...pstmt.setLong(2, row.getAs[Long]("rating_num")) pstmt.setString(3, row.getAs[String]("title"))..., // // (pstmt: PreparedStatement, row: Row) => { // pstmt.setString(1, row.getAs[String]("genre...// pstmt.setString(2, row.getAs[String]("title")) // pstmt.setLong(3, row.getAs[Long]("rating_num

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Spark SQL 项目实战 | 计算各区域热门商品 Top3

源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.project import java.text.DecimalFormat import org.apache.spark.sql.Row...import org.apache.spark.sql.expressions....= { val map1 = buffer1.getAs[Map[String, Long]](0) val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long...完整代码 1. udaf package com.buwenbuhuo.spark.sql.project import java.text.DecimalFormat import org.apache.spark.sql.Row...= { val map1 = buffer1.getAs[Map[String, Long]](0) val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long

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RDD转为Dataset如何指定schema?

与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。...使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...+ // No pre-defined encoders for Dataset[Map[K,V]], define explicitly implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo...: Encoder[Map[String, Any]] = ExpressionEncoder() // row.getValuesMap[T] retrieves multiple columns at...import org.apache.spark.sql.types._ // Create an RDD val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("examples

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大数据技术Spark学习

，如 testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[String](...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段... = [name: string, age: int] scala> personDF3.collect res0: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([...-----+ // or by field name 通过 row 对象的 getAs 方法访问 teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager.getAs...Dataset 转 DataFrame：这个也很简单，因为只是把 case class 封装成 Row。

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Spark系列 - (3) Spark SQL

Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1") println(col1) val col2=line.getAs...Dataset转RDD、DataFrame DataSet转RDD：直接转 val rdd = testDS.rdd DataSet转DataFrame：直接转即可，spark会把case class封装成...Row。...系统理解，此时需要将此逻辑执行计划转换为Physical Plan。

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Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...("toUpper", (s: String) => s.toUpperCase) res1: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction....Pelple import org.apache.spark.sql.expressions....{DataType, DoubleType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql....源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01.udf import org.apache.spark.sql.

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大数据随记 —— DataFrame 与 RDD 之间的相互转换

在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....import org.apache.spark....以字符串的方式定义 DataFrame 的 Schema 信息 val schemaString = "name age" // 导入所需要的类 import org.apache.spark.sql.Row...import org.apache.spark.sql.types.

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第三天：SparkSQL

[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...[Person] res14: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age: bigint, name: string] Dataset转DataFrame...testDf.foreach{ line=> val col1 = line.getAs[String]("col1") val col2 = line.getAs[String]("col2")...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...Hive Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。

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Spark Drive 端的 List 无法获取 Executor 中的数据吗？

suggestFeedback.setDeviceId( Objects.isNull(row.getAs("device_id")) ?..."" : row.getAs("device_id").toString()); String suggest = suggestFeedback.getLevel1_mass_category...中解决方案( 其他分布式计算引擎也类似 ) 在 Apache Spark 中，Driver 端和 Executor 端（TaskManager）运行在不同的 JVM 进程中，因此它们之间的内存是不共享的...三、为什么不会生效和报错在 Apache Spark 或 Apache Flink 中，如果你在 Executor 端（TaskManager）尝试修改 Driver 端（JobManager）创建的...为了避免在 Executor 端修改 Driver 端的数据结构而不生效的问题，可以采用以下方法：在 Spark 中使用 collect 方法：将 Executor 端的数据收集到 Driver

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SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

官方给出的两个案例：利用反射推断Schema Spark SQL支持将javabean的RDD自动转换为DataFrame。使用反射获得的BeanInfo定义了表的模式。...String>getAs("name"), stringEncoder); teenagerNamesByFieldDF.show(); // +-----------...or by field name DatasetString> namesDS = results.map( (MapFunctionRow, String>) row -...中使用了方法传入的SparkContext/SparkSession,伪代码如下: source.map(rdd->sparkSession.createDataFrame) 报了如下的错误: org.apache.spark.SparkException...", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); 简单的分析以上的方法，不一定管用。

8652 0

用户画像 | 标签数据存储之HBase真实应用

访问HBase中的行只有3种方式：通过单个row key访问；通过row key的正则访问；全表扫描由于HBase通过 rowkey 对数据进行检索，而rowkey 由于长度限制的因素不能将很多查询条件拼接在...if ("active" in status): activenode = node 执行完毕后，可通过返回的“State”字段判断当前节点状态（活跃为“active”，不活跃为...import org.apache.spark.sql.SparkSession object Hive2HBase { def main(args: Array[String]): Unit...= SparkSession .builder() .appName("Hive2HBase") .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer...=> { val rowkey = row.getAs[String]("userid".toLowerCase) val tagsmap = row.getAs[Map

2.8K1 1

JMeter Dubbo请求插件jmeter-plugin-dubbo.jar

，且不包含method value值中的所有关键词，则会被解析出来，在插件GUI界面的“方法名称”下拉列表中展示 key值可以为空，比如，classInclude= key=value值整行也可以不写...4、把dubbo-2.6.2.jar(可替换为其它版本，比如dubbo-2.0.4.jar)，jmeter-plugin-dubbo.jar放在jmeter的lib\ext目录下 3、添加插件 ?...[] float float[] long long[] byte byte[] boolean boolean[] char char[] 非基础数据类型（以下不区分大小写 java.lang.String...简写：String java.lang.String[] 简写：String[] java.lang.Integer 简写：Integer java.lang.Integer[] 简写：...java.lang.Byte[] java.lang.Boolean java.lang.Boolean[] [] 自定义dto实体对象类型比如：org.apache.dubbo.demo.dto.QueryUserInfoReq

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SparkRDD转DataSetDataFrame的一个深坑

官方给出的两个案例：利用反射推断Schema Spark SQL支持将javabean的RDD自动转换为DataFrame。使用反射获得的BeanInfo定义了表的模式。...String>getAs("name"), stringEncoder); teenagerNamesByFieldDF.show(); // +-----------...or by field name DatasetString> namesDS = results.map( (MapFunctionRow, String>) row -...中使用了方法传入的SparkContext/SparkSession,伪代码如下:source.map(rdd->sparkSession.createDataFrame) 报了如下的错误: org.apache.spark.SparkException...", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); 简单的分析以上的方法，不一定管用。

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0538-5.15.0-Spark2 KuduContext访问Kudu

RDD转换为DataFrame

Spark SQL DataFrame与RDD交互

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