同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...spark.implicits._ // 创建RDD val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "michong", 20), (2, "qjzxzxd...(row.getString(1)) }) //释放资源 spark.stop 4、RDD和DataSet之间相互转换 scala //设置配置 val sparkConf = new SparkConf...T`. val rdd1 = userDS.rdd rdd1.foreach(println) //释放资源 spark.stop 5、用户自定义聚合函数 方式一 scala object hello4
在这些 API 背后，Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象（RDD）API无法实现的方式优化应用程序，例如以原始二进制形式对数据进行操作。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....: Cannot upcast yearFounded from bigint to smallint as it may truncate 执行映射时，Encoder 自动处理复杂类型，包括嵌套类，数组和
---- 键值对RDD数据分区器 Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数，RDD...1.获取RDD分区 可以通过使用RDD的partitioner 属性来获取 RDD 的分区方式。它会返回一个 scala.Option 对象， 通过get方法获取其中的值。...[3] at parallelize at :24 2）查看RDD的分区器 scala> pairs.partitioner res1: Option[org.apache.spark.Partitioner...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。...１）创建一个pairRDD scala> val data = sc.parallelize(Array((1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(5,5),(6,6))) data: org.apache.spark.rdd.RDD
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. ...样例类可以被嵌套, 也可以包含复杂类型: 像Seq或者Array. scala> val peopleRDD = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt...") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = examples/src/main/resources/people.txt MapPartitionsRDD...从 DataSet 到 RDD 调用rdd方法即可 scala> val ds = Seq(Person("lisi", 40), Person("zs", 20)).toDS ds: org.apache.spark.sql.Dataset...[Person] = [name: string, age: bigint] // 把 ds 转换成 rdd scala> val rdd = ds.rdd rdd: org.apache.spark.rdd.RDD
查看 RDD 的分区 1. value RDD 的分区器 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(10)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...[org.apache.spark.Partitioner] = None 2. key-value RDD 的分区器 scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(("...parallelize at :25 scala> rdd1.partitioner res11: Option[org.apache.spark.Partitioner] = None...scala> val rdd2 = rdd1.partitionBy(new HashPartitioner(3)) rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int...简单的说就是将一定范围内的数映射到某一个分区内。
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。...Spark SQL现在是不支持将包含了嵌套JavaBean或者List等复杂数据的JavaBean，作为元数据的。只支持一个包含简单数据类型的field的JavaBean。...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。...与Java不同的是，Spark SQL是支持将包含了嵌套数据结构的case class作为元数据的，比如包含了Array等。.../** * 如果要用scala开发spark程序 * 然后在其中，还要实现基于反射的RDD到DataFrame的转换，就必须得用object extends App的方式 *
的一个扩展，是SparkSQL最新的数据抽象； 用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有DataFrame的查询优化特性； 用样例类来对DataSet中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到...rdd即可 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json...创建一个RDD scala> val peopleRDD = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...默认数据源Parquet Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效的存储具有嵌套字段的记录，Parquet格式经常在Hadoop生态圈使用，它也支持SparkSQL的全部数据类型，SparkSQL
一、对RDD操作的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD...集合创建RDD scala> val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]...>:27 使用DSL风格调用为： scala> val rdd8 = rdd6 union rdd7 rdd8: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = UnionRDD[21]...求交集 scala> val rdd9 = rdd6.intersection(rdd7) rdd9: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[...[1] at parallelize at :24 scala> val rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2) rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD
写在前面 本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API，内容来源主要由官方文档整理，文中所整理算子为常用收录，并不完全。...在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类，在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。...参考文献 [1] RDD.scala官方实例：https://github.com/apache/spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark.../rdd/RDD.scala [2] Spark 3.2.0官方文档：https://spark.apache.org/docs/3.2.0/rdd-programming-guide.html [3].../spark/blob/v3.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/PairRDDFunctions.scala#L525 [5] Tom White
文章目录 RDD 例题 spark-shell Spark安装可参考：Spark集群安装-基于hadoop集群 RDD RDD(Rseilient Distributed Datasets)是一个分布式对象集合...RDD是Spark的主要操作对象，RDD可以通过多种方式灵活创建，可通过导入外部数据源建立，或从其他的RDD转化而来。...Spark程序中必须创建一个SparkContext对象作为程序的入口，负责创建RDD、启动任务等。启动spark-shell后会自动创建该对象，可通过sc变量访问。...可以通过官网查看API： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/org/apache/spark/index.html 列举部分常用的： ActionAPI...API编程（可用SCALA或者JAVA），将三个文本分别加载为RDD（或DataFrame），然后综合统计三个文本中的各个单词数量总和。
> Dataset createDataFrame(RDD rdd,scala.reflect.api.TypeTags.TypeTag evidence$2) 从rdd创建DateFrame...需要确保每行的RDD结构匹配提供的schema，否则将会运行异常。例如： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...> rdd,Class rdd, Class<?...这个函数还是比较有用的，很多地方都能用到 implicits函数 public SparkSession.implicits$ implicits() 嵌套Scala对象访问 stop函数 public
作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措，最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API（SparkR）。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...这也是SparkR RDD API相比Scala RDD API有较大性能差距的原因。...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。
其实, 我们也可以直接在文件上进行查询 scala> spark.sql("select * from json....2.2 读取Parquet 文件 Parquet 是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。...源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02.jdbc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql...._ val rdd: RDD[User1] = spark.sparkContext.parallelize(Array(User1(7,"瞎子",20), User1(8,"zs", 30)...源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02.jdbc import java.util.Properties import org.apache.spark.rdd.RDD
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...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...case class 可以嵌套组合成 Sequences 或者 Array。这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...这里 sqlContext 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持 val 修饰的对象的引入。...的 createDataFrame 方法对第一步的 RDD 应用 Schema package sparksql import org.apache.spark.sql.SQLContext
对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。 对于Spark RDD，它是一个分布式的弹性数据集，不真正存储数据。...RDD详解》 既然Spark RDD不存储数据，那么它内部是如何读取数据的呢？...其实Spark内部也实现了一套存储系统：BlockManager。为了更深刻的理解Spark RDD数据的处理流程，先抛开BlockManager本身原理，从源码角度阐述RDD内部函数的迭代体系。...RDD的iterator方法获取数据（通过重写scala.collection.iterator的hasNext和next方法实现）。...所以，这是一个逐层嵌套的rdd.iterator方法调用，子RDD调用父RDD的iterator方法并在其结果之上调用Iterator的map函数以执行用户给定的函数，逐层调用直到调用到最初的iterator
本文介绍了Spark local模式下读写ES的2种方式Spark RDD读写ESSpark Streaming写入ES环境准备Elaticsearch-7.14.2Spark-3.2.1jdk-1.8maven...> org.scala-lang scala-library...Map> rdd = JavaEsSpark.esRDD(sc);//ES嵌套数据格式{test={data=39.0, feature1=1.39, feature2=...{"test":{"data":50.0,"feature1":1.5,"feature2":1.0,"feature3":-0.5}}Spark RDD写ESpublic class SparkWriteEs...打包项目后上传运行报错找不到类Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/elasticsearch/spark/rdd
同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。...4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...： val rdd1 = testDF.rdd val rdd2 = testDS.rdd RDD 转 DataFrame： import spark.implicits._ val testDF = ...StringType,Some(List(StringType))) scala> df.createOrReplaceTempView("people") scala> spark.sql("select...4.2 Parquet 文件 Parquet 是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。 ?
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。 ...2、Spark on Hive和Hive on Spark Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。...同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...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。
org.apache.doris.spark.rdd.AbstractDorisRDD.getPartitions(AbstractDorisRDD.scala:35) at org.apache.spark.rdd.RDD...$anonfun$partitions$2(RDD.scala:300) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions...(RDD.scala:296) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2261) at org.apache.spark.rdd.RDD...$anonfun$partitions$2(RDD.scala:300) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions...(RDD.scala:296) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2261) at org.apache.spark.rdd.RDD.count
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