首先新建一个dataframe import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....{SQLContext, SparkSession} import scala.util.parsing.json....= new SparkContext(conf) val spark = new SQLContext(sc) val testDataFrame = spark.createDataFrame(Seq...但是如果想得到第一列为key，第二列为value，那么写法是这样子的： val df2Array: Array[(String, String)] = testDataFrame.collect()....定义一下函数即可： def regJson(json:Option[Any]):Map[String,Any] = json match { case Some(map:Map[String,Any])
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...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...// 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
pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession...\ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas...的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.toPandas() 由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，...所以参考breeze_lsw改成分布式版本： import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds...df_pand = pd.concat(df_pand) df_pand.columns = df.columns return df_pand pandas_df = topas(spark_df
往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。 然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。 不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint]...res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc
然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）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。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?...") .config(sparkConf) .getOrCreate() //加载json数据 val dataFrame = spark.read.json("data\\user.json
Spark SQL 的DataFrame接口支持操作多种数据源. 一个 DataFrame类型的对象可以像 RDD 那样操作(比如各种转换), 也可以用来创建临时表. ...(追加) scala> df.write.format("json").mode("overwrite").save("./0804json") ?...1.1.2 专用写法 scala> df.write.format("json").mode("append").save("./0804json") ?...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。
同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。...第2章 执行 Spark SQL 查询 2.1 命令行查询流程 打开 spark-shell 例子：查询大于 30 岁的用户 创建如下 JSON 文件，注意 JSON 的格式： {"name":"Michael...people.json" path: String = examples/src/main/resources/people.json scala> val peopleDS = spark.read.json...3.7.1 用户自定义 UDF 函数 scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...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。...Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。 二、基础概念 1、DataFrame ? DataFrame也是一个分布式数据容器。...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。...格式的RDD创建DataFrame（重要） 1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame
orc parquet schema table text textFile 读取json文件创建DataFrame scala> val df = spark.read.json...rdd即可 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...UDF 创建DataFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...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
文章大纲 创建dataframe 官方的方法 自定义格式 创建dataframe import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType...nullable = true), StructField("date_column", DateType, nullable = true) )) val rdd = spark.sparkContext.parallelize...("2010-02-01")), Row(null, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) )) 官方的方法...df_fill.toJSON.collectAsList.toString 自定义格式 package utils import org.apache.spark.sql.DataFrame object...MyDataInsightUtil { def dataFrame2Json(data:DataFrame,num:Int=10)={ val dftopN = data.limit(num
问题导读 1.spark SparkSession包含哪些函数？ 2.创建DataFrame有哪些函数？ 3.创建DataSet有哪些函数?...DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...sparkSession.read.parquet("/path/to/file.parquet") sparkSession.read.schema(schema).json("/path/to/file.json...("/path/to/directory/of/json/files") time函数 public T time(scala.Function0 f) 执行一些代码块并打印输出执行该块所花费的时间...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
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。...json数据有两种格式： 1.对象表示 2.数组表示 二者也有嵌套形式。 比如我们创建一个个人信息的json。 [Plain Text] 纯文本查看 复制代码 ?...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。
DataFrame 2.1 创建 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；从一个存在的...schema table text textFile (2)读取json文件创建DataFrame 注意:spark.read.load默认获取parquet格式文件 scala> val...2.2 SQL风格语法 (主要) 1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...DSL 风格语法 (次要) 1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...1） 创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。...，显得不够友好，如果能跟dataframe保存parquet、csv之类的就好了。...下面就看看怎么实现dataframe直接写入hbase吧！ 2. Hortonworks的SHC写入 由于这个插件是hortonworks提供的，maven的中央仓库并没有直接可下载的版本。...val data = (0 to 255).map { i => HBaseRecord(i, "extra")} val df:DataFrame = spark.createDataFrame.../artifact/org.apache.hbase/hbase-spark Hbase spark sql/ dataframe官方文档：https://hbase.apache.org/book.html
读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...读取json文件创建DataFrame // 读取 json 文件 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark/examples/...对于DataFrame创建一个全局表 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark-local/examples/src/main/.../people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] scala> df.printSchema...从 DataFrame到RDD 直接调用DataFrame的rdd方法就完成了从转换. scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/
合并多个数据源中的数据也较困难。 14.2 DataFrame和Dataset （1）DataFrame 由于RDD的局限性，Spark产生了DataFrame。...DataFrame和Dataset可以采用更加通用的语言（Scala或Python）来表达用户的查询请求。...scala> 这里的Spark session对象是对Spark context对象的进一步封装。...saveAsTable text scala> （10）将DataFrame数据以JSON格式写入HDFS scala> userDF.write.json("/tmp/json...schema table text textFile scala> （14）将JSON文件转化为DataFrame scala> val df=spark.read.json("/tmp
举个例子, 下面就是基于一个JSON文件创建一个DataFrame: val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json"...JSON Datasets （JSON 数据集） Scala Java Python R Sql Spark SQL 可以 automatically infer （自动推断）JSON dataset...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...SQL / DataFrame 函数的规范名称现在是小写（例如 sum vs SUM）。 JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。...对于代表一个 JSON dataset 的 DataFrame，用户需要重新创建 DataFrame，同时 DataFrame 中将包括新的文件。
问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包？ 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？...import spark.implicits._ Scala中与其它语言的区别是在对象，函数中可以导入包。这个包的作用是转换RDD为DataFrame。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...Ohio"}}""" :: Nil) 这里创建一个json格式的dataset [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset) 这行代码，是读取上面创建的dataset，然后创建DataFrame。...从上面我们看出这也是dataset和DataFrame转换的一种方式。 runJdbcDatasetExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
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。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...", "AverageAge") sqlCtx <- sparkRSQL.init(sc) #从当前目录的一个JSON文件创建DataFrame df json...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。
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
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