spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下： 1....由外部数据集创建 // 1.需要导入隐式转换 import spark.implicits._ // 2.创建 case class,等价于 Java Bean case class Emp(ename...由内部数据集创建 // 1.需要导入隐式转换 import spark.implicits._ // 2.创建 case class,等价于 Java Bean case class Emp(ename...loc: String) // 3.创建 RDD 并转换为 dataSet val rddToDS = spark.sparkContext .textFile("/usr/file/dept.txt...] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。
命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义Schema 调用toDF函数，创建DataFrame 2、数据分析（案例讲解...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。...要么是传递value，要么传递Seq 07-[掌握]-RDD转换DataFrame之反射类型推断 实际项目开发中，往往需要将RDD数据集转换为DataFrame，本质上就是给RDD加上Schema...当RDD中数据类型CaseClass样例类时，通过反射Reflecttion获取属性名称和类型，构建Schema，应用到RDD数据集，将其转换为DataFrame。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。
，抽象的，并不知道每行Row数据有多少列，弱类型 案例演示，spark-shell命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义...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。...要么是传递value，要么传递Seq 07-[掌握]-RDD转换DataFrame之反射类型推断 实际项目开发中，往往需要将RDD数据集转换为DataFrame，本质上就是给RDD加上Schema...当RDD中数据类型CaseClass样例类时，通过反射Reflecttion获取属性名称和类型，构建Schema，应用到RDD数据集，将其转换为DataFrame。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。
._ // 将 MongoDB 中的数据加载进来，并转换为 DataFrame val ratingDF = spark .read .option("uri"...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，通过 UDF 函数将评分的数据时间修改为月，然后统计每月商品的评分数。...实现思路：通过 Spark SQL 读取保存在 MongDB 中的 Rating 数据集，通过执行以下 SQL 语句实现对于商品的平均分统计。...._ // 将 MongoDB 中的数据加载进来，并转换为 RDD，之后进行 map 遍历转换为 三元组形式的 RDD，并缓存 val ratingRDD = spark ...._ // 将 MongoDB 中的数据加载进来，并转换为 RDD，之后进行 map 遍历转换为 RDD（样例类是 spark mllib 中的 Rating），并缓存 val ratingRDD
4.1 创建数据源文件 这里使用《如何快速获取并分析自己所在城市的房价行情？》中获取到的广州二手房 csv 格式的数据作为数据源文件。...4.4 读取数据源，加载数据（RDD 转 DataFrame） 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到上面定义的 Schema 中，并转换为 DataFrame 数据集...展示加载的数据集结果 由于数据加载到 Schema 中为 RDD 数据集，需要用 toDF 转换为 DataFrame 数据集，以使用 Spark SQL 进行查询。...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing...，并转换为 DataSet 将 huxingDS 数据集注册成表，并使用 SQL 风格查询方式进行查询： huxingDS.createOrReplaceTempView("huxingDS") spark.sql
比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...随后，我们准备一份鸢尾花的数据集： ?..."header","true") //这里如果在csv第一行有属性的话，没有就是"false" .option("inferSchema",true.toString)//这是自动推断属性列的数据类型..."header","true") //这里如果在csv第一行有属性的话，没有就是"false" .option("inferSchema",true.toString)//这是自动推断属性列的数据类型...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。
conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口 通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...T> evidence$4) 从本地给定类型的数据Seq创建DataSet。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）， 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。
> val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person]...1）创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person]...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...Long) defined class Person 2）创建DataSet scala> val ds = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() ds: org.apache.spark.sql.Dataset...3）转换 val testDS = testDF.as[Coltest] 这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便
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。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） DataFrame有如下特性： 1）、分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）、相当于关系型数据库中的表...Row.fromSeq(Seq(value1, value2, ...)) 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？？？？...Spark 1.6支持自动生成各种类型的编码器，包括基本类型（例如String，Integer，Long），Scala案例类和Java Bean。
并行化集合 由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。...{SparkConf, SparkContext} /** * Spark 采用并行化的方式构建Scala集合Seq中的数据为RDD * - 将Scala集合转换为RDD * sc.parallelize...(seq) * - 将RDD转换为Scala中集合 * rdd.collect() * rdd.collectAsMap() */ object SparkParallelizeTest...中集合Seq序列存储数据 val linesSeq: Seq[String] = Seq( "hello me you her", "hello...，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop支持的数据集，比如 HDFS、Cassandra、HBase 等。
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。...以下代码将完全使用Spark 2.x和Scala 2.11 从RDDs创建DataFrames val rdd = sc.parallelize(1 to 10).map(x => (x, x * x)...这意味着，如果数据集被缓存在内存中，则内存使用量将减少，以及SPark在混洗过程中需要通过网络传输的字节数减少。...创建数据集 有几种方法可以创建数据集： · 第一种方法是使用DataFrame类的as(symbol)函数将DataFrame转换为DataSet。
parser切词 Spark 1.x版本使用的是Scala原生的Parser Combinator构建词法和语法分析器，而Spark 2.x版本使用的是第三方语法解析器工具ANTLR4。...Analyzer会再次遍历整个AST，对树上的每个节点进行数据类型绑定以及函数绑定，比如people词素会根据元数据表信息解析为包含age、id以及name三列的表，people.age会被解析为数据类型为...词义注入 //org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.scala lazy val batches: Seq[Batch] = Seq( //...optimized logical plan -> physical plan 此时就需要将左边的OLP转换为physical plan物理执行计划，将逻辑上可行的执行计划变为spark可以真正执行的计划...CBO on CBO中常见的优化是join换位，以便尽量减少中间shuffle数据集大小，达到最优输出。 Job UI ?
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...② 通过编程借口与 RDD 进行交互获取 Schema，并动态创建 DataFrame，在运行时决定列及其类型。...DataFrame 中的数据结构信息，即为 Scheme ① 通过反射获取 RDD 内的 Scheme （使用条件）已知类的 Schema，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也更好。...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。...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。
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...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。...三者区别： 单纯的RDD只有KV这样的数据没有结构，给RDD的数据增加若干结构形成了DataFrame，而为了访问方便不再像SQL那样获取第几个数据，而是像读取对象那种形成了DataSet。 ? ?...| name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+ 查看”name”列数据以及”age+1”数据 scala> df.select(...创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] =
因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。...（1）如何获取RDDa.从共享的文件系统获取，（如：HDFS）b.通过已存在的RDD转换c.将已存在scala集合（只要是Seq对象）并行化 ，通过调用SparkContext的parallelize...Spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本 saveAsSequenceFile(path) 将 数据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目录下...在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。...otherDataset, [numTasks])在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集，组成元素为（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。
创建kudu表） * 读取kudu_user_info表数据，将返回的rdd转换为DataFrame写入到Hive的kudu2hive表中 * creat_user: Fayson * email...//将kudurdd转换转换为DataFrame对象，写到hive的表中 spark.sqlContext.createDataFrame(kudurdd.mapPartitions...查看数据 ? 7.在代码的业务中，Fayson又将数据Kudu表的数据写会到Hive的kudu2hive表中 ?...4.kuduContext在获取kudu表时必须指定列名，否则获取到的是一个空的ROW。...5.kuduContext.kuduRDD返回的RDD[Row]对象,该对象中Row中没有每个列的属性，所以在封装UserInfo对象时是通过index来获取每个列的值。
Schema变更 COW MOR 说明 在最后的根级别添加一个新的可为空列 Yes Yes Yes意味着具有演进模式的写入成功并且写入之后的读取成功读取整个数据集 向内部结构添加一个新的可为空列（最后）...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...No No 对于Spark数据源的MOR表，写入成功但读取失败。...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为
DataFrame：使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集，它可以容纳各种数据类型。...例如，DataFrame中的列可以是存储的文本，特征向量，真实标签和预测的标签等。 Transformer：翻译成转换器，是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。...技术上，Transformer实现了一个方法transform（），它通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换为另一个DataFrame。...scala package cn.buildworld.spark.ml import org.apache.spark import org.apache.spark.ml....("MLib").getOrCreate() import spark.implicits._ //引入要包含的包并构建训练数据集 val training = spark.createDataFrame
3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？ 首先说下什么是schema，其实这跟通俗来讲，与我们传统数据表字段的名称是一个意思。明白了这个，我们在继续往下看。...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...然后以parquet格式保存 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...我们打印schema [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? mergedDF.printSchema() ? 接着我们现实数据 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
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