阅读spark机器学习这本书来学习在spark上做机器学习 注意：数据集是电影评分等数据，下载链接：http://files.grouplens.org/datasets/movielens.../ml-100k.zip 数据集包括：用户属性文件、电影元素、用户对电影的评级 １、将数据解压到某个目录下，并切换到该目录 unzip ml-100k.zip cd ml-100k ２、查看上述三种数据...３、启动python，分析数据 启动 /home/hadoop/spark/bin/pyspark ４、读数据 from pyspark import SparkContext user_data =...解析电影分类数据的特征 读数据和查看数据 读数据 movie_data = sc.textFile("u.item") 查看数据 ＃第一行 print movie_data.first() 1|Toy...先过虑掉缺失值，定义函数，缺失值取为1900 def convert_year(x): try: return int(x[-4:]) except: return 1900 第３列为时间
，表示一种类似表格的数据结构，其中行和列都可以有命名。...Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...若只想查看数据集结构和内容，使用： .show() 或.take() 获取前几行数据，而非.head()。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询...= people.select(col("name")) selected.show() 这样就可以实现与 people.select($"name").show() 相同的效果，但需要手动创建 Column
首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...，都会给出相同的结果。...三者的共性 RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到...DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型...2.3 DataSet Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。
首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...RDD、DataFrame、Dataset 全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。 2....与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，如： testDF.foreach{ line => val...DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。...3.Dataset: 1). Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 2).
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。...通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...3、创建数据框架 一个DataFrame可被认为是一个每列有标题的分布式列表集合，与关系数据库的一个表格类似。...5.1、“Select”操作 可以通过属性（“author”）或索引（dataframe[‘author’]）来获取列。...使用repartition(self,numPartitions)可以实现分区增加，这使得新的RDD获得相同/更高的分区数。
在Spark的学习当中，RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分，理解清楚这三者的共性与区别，非常有必要。...首先从版本的产生上来看： RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果...DataFrame： ①与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值。...③Dataset等同于DataFrame（Spark 2.X） RDD与DataFrame之间的互相转换 Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式： ①使用反射获取RDD...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成Schema。
Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...DataFrames 数据框是一个分布式的数据集合，它按行组织，每行包含一组列，每列都有一个名称和一个关联的类型。换句话说，这个分布式数据集合具有由模式定义的结构。...你可以将它视为关系数据库中的表，但在底层，它具有更丰富的优化。 与RDD一样，DataFrame提供两种类型的操作：转换和操作。 对转换进行了延迟评估，并且评估操作。...与DataFrame类似，DataSet中的数据被映射到定义的架构中。它更多的是关于类型安全和面向对象的。 DataFrame和DataSet之间有几个重要的区别。...原文标题《Understanding Spark SQL, DataFrames, and Datasets》 作者：Teena Vashist 译者：lemon 不代表云加社区观点，更多详情请查看原文链接
DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...三者有许多共同的函数，如filter，排序等。 三者都会根据Spark的内存情况自动缓存运算。 三者都有分区的概念。 3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。...统一的数据访问方式。 使用相同的方式连接不同的数据源。 兼容Hive 在已有的仓库上直接运行SQL或者HQL。 标准的数据连接。...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换
与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....Uniform Data Access(统一的数据访问方式) 使用相同的方式连接不同的数据源. ? 3....而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...DataFrame是DataSet的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过as方法将DataFrame转换为DataSet。
请参阅 SQL 编程指南 获取更多有关 Dataset 的信息。...: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] 您可以直接从 Dataset 中获取 values（值）, 通过调用一些 actions...(a > b) a else b) res4: Long = 15 第一个 map 操作创建一个新的 Dataset, 将一行数据 map 为一个整型值。...在 Dataset 上调用 reduce 来找到最大的行计数。参数 map 与 reduce 是 Scala 函数（closures）, 并且可以使用 Scala/Java 库的任何语言特性。...有趣的是, 即使在他们跨越几十或者几百个节点时, 这些相同的函数也可以用于非常大的数据集。您也可以像 编程指南.
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...方式一：下标获取，从0开始，类似数组下标获取如何获取Row中每个字段的值呢？？？？...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset
4、DataSet 是 Spark 最新的数据抽象，Spark 的发展会逐步将 DataSet 作为主要的数据抽象，弱化 RDD 和 DataFrame。...// 对于相同的输入一直有相同的输出 override def deterministic: Boolean = true // 用于初始化你的数据结构 override def...4、注意：如果需要保存成一个 text 文件，那么需要 dataFrame 里面只有一列数据。...========== Spark SQL 与 Hive 的集成 ========== 内置 Hive 1、Spark 内置有 Hive，Spark 2.1.1 内置的 Hive 是 1.2.1。...目录后，会读取 Hive 中的 warehouse 文件，获取到 hive 中的表格数据。
例如，如果要每分钟获取IoT设备生成的事件数，则会希望使用数据生成的时间（即嵌入在数据中的 event-time），而不是 Spark 接收到数据的时间。...将此设置为“true”，以下文件将被视为相同的文件，因为它们的文件名“dataset.txt”是相同的："file:///dataset.txt"、"s3://a/dataset.txt"、"s3n:/...某些操作，比如 map、flatMap 等，需要在编译时就知道类型，这时你可以将 DataFrame 转换为 Dataset（使用与静态相同的方法）。...这与使用唯一标识符列的静态重复数据消除完全相同。该查询会存储所需的一定量先前的数据，以便可以过滤重复的记录。...（full outer join） 不支持左侧外连接（left outer join）与右侧的流式 Dataset 右侧外连接与左侧的流式 Dataset 不支持 此外，还有一些 Dataset 方法将不适用于流数据集
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。...本节主要介绍 Spark 数据源的加载与保存以及一些内置的操作。...在你重启 Spark Application 后，永久表依旧存在，只要你连接了保存时相同的 metastore 依旧能访问到完整的数据。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 ?...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...基于上述的两点，从Spark 1.6开始出现Dataset，至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并，其中DataFrame为Dataset特殊类型，类型为Row。 ?...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： ?
它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive...二、DataFrame & DataSet 2.1 DataFrame 为了支持结构化数据的处理，Spark SQL 提供了新的数据结构 DataFrame。...，一个面向的是非结构化数据，它们内部的数据结构如下： DataFrame 内部的有明确 Scheme 结构，即列名、列字段类型都是已知的，这带来的好处是可以减少数据读取以及更好地优化执行计划，从而保证查询效率...2.4 静态类型与运行时类型安全 静态类型 (Static-typing) 与运行时类型安全 (runtime type-safety) 主要表现如下: 在实际使用中，如果你用的是 Spark SQL...四、Spark SQL的运行原理 DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的： 进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程； 如果是有效的代码，即代码没有编译错误
DataFrame：与RDD类似，DataFRame也是一个不可变的弹性分布式数据集。除了数据以外，还记录着数据的结构信息，即Schema。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...DataSet：DataSet是DataFrame的扩展，是Spark最新的数据抽象。...和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型； 三者可以相互转化 3.2.2 区别 RDD与DataFrame/DataSet的区别 RDD： 用于Spark1.X各模块的API（SparkContext...，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值， 每一列的值没法直接访问。
1.2 ●Spark SQL 的特点 1.易整合 可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。...1.5.2 DataSet 什么是DataSetDataSet是保存了更多的描述信息，类型信息的分布式数据集。 与RDD相比，保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。...与DataFrame相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查， 调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被spark的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！...spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割 打开spark-shell /export/servers/spark/bin/spark-shell 创建RDD...DoubleType } //确定是否相同的输入会有相同的输出 override def deterministic: Boolean = { true } //初始化内部数据结构
除了采取内存列存储优化性能，还引入了字节码生成技术、CBO和RBO对查询等进行动态评估获取最优逻辑计划、物理计划执行等。...与Spark Core无缝集成，提供了DataSet/DataFrame的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。 ?...DataSet/DataFrame DataSet/DataFrame都是Spark SQL提供的分布式数据集，相对于RDD而言，除了记录数据以外，还记录表的schema信息。...DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...=null) conn.close() } Spark SQL 获取Hive数据 Spark SQL读取hive数据的关键在于将hive的元数据作为服务暴露给Spark。
//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...从Spark 1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析。...SparkSession对象，加载文件数据，分割每行数据为单词； 第二步、将DataFrame/Dataset注册为临时视图（Spark 1.x中为临时表）； 第三步、编写SQL语句，使用SparkSession...执行获取结果； 第四步、控制台打印结果数据和关闭SparkSession； 具体演示代码如下： package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext...图如下： 从上述的案例可以发现将数据封装到Dataset/DataFrame中，进行处理分析，更加方便简洁，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。
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