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Spark SQL:在以下情况下从case转换变量

Spark SQL是Apache Spark中的一个模块,它提供了用于处理结构化数据的高级数据处理接口。它允许开发人员使用SQL查询、DataFrame API和Dataset API来进行数据分析和处理。

在以下情况下,可以使用Spark SQL中的case语句进行变量转换:

  1. 数据清洗和转换:通过使用case语句,可以根据特定的条件对数据进行清洗和转换。例如,可以使用case语句将某个列的值映射为不同的值或者将多个列的值组合成一个新的列。
  2. 数据筛选和过滤:使用case语句可以根据特定的条件对数据进行筛选和过滤。例如,可以使用case语句根据某个列的值来选择特定的行。
  3. 数据聚合和统计:通过使用case语句,可以对数据进行聚合和统计。例如,可以使用case语句将数据分组,并计算每个分组的总和、平均值等统计信息。
  4. 数据计算和衍生:使用case语句可以进行数据计算和衍生。例如,可以使用case语句根据某个列的值计算新的列的值。

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  • SparkSql学习笔记一

    1.简介     Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。     为什么要学习Spark SQL?     我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点     *容易整合     *统一的数据访问方式     *兼容Hive     *标准的数据连接 3.基本概念     *DataFrame         DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD)             就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象             DataFrame表现形式就是RDD         DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建,         DataFrame多了数据的结构信息,即schema。         RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。         DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化     *Datasets         Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame     方式一 使用case class 定义表         val df = studentRDD.toDF     方式二 使用SparkSession直接生成表         val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme)     方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件)         spark.read.json("") 5.视图(虚表)     普通视图         df.createOrReplaceTempView("emp")             只对当前对话有作用     全局视图         df.createGlobalTempView("empG")             在全局(不同会话)有效             前缀:global_temp 6.操作表:     两种语言:SQL,DSL      spark.sql("select * from t ").show     df.select("name").show

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