前言本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF，如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列，并给出了旧版（Spark1.x）和新版（Spark2.x）完整的代码示例。关于UDF：UDF：User Defined Function，用户自定义函数创建测试用DataFramespark2.0创建DataFrame// 构造测试数据，有两个字段、名字和年龄
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2024-06-14 13:02:46
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DataFrame这个API的推出。DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，计算性能更还快了两倍。这一个小小的API，隐含着Spark希望大一统「大数据江湖」的野心和决心。DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠，通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家，无论是善用R的数据科学家，惯用SQL的商
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2024-06-25 16:29:41
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DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合，DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后，DataFrame和DataSet的API统一了，DataFrame是DataSet的子集（type DataFrame = org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row]），DataSet是DataF
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2023-05-26 03:19:43
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Spark中实现分组排序(取Top-k)的四种方法。以求每个学科最受欢迎的老师为例，假设学科下每个老师的主页访问量的多少代表该老师的受欢迎程度。截取log日志文件中的网址数据的格式为： 数据格式:http://学科.edu360.cn/老师 首先读取文件，切分数据，构造出RDD[((String, String), Int)格式的[(学科，老师)，1]的数据val favTeacher:
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2023-11-03 11:10:52
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排序的方式可以分为6中：（1）使用一个自定义一个普通的类继承Ordered[User] with Serializableimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object CustomSort1 {
//排序规则：首先按照颜值的降序，如果颜值相等，再按照年龄的升序
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2023-11-14 07:23:47
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# 如何实现spark dataframe orderBy 默认排序
## 概述
在Spark中，DataFrame提供了orderBy方法来对数据进行排序。默认情况下，orderBy方法将数据按照升序排序。在本文中，我们将介绍如何实现Spark DataFrame的orderBy默认排序，并指导刚入行的小白开发者进行操作。
### 步骤概览
以下是实现“spark dataframe ord
原创
2024-05-26 06:20:02
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数据分区为了让多个执行器并行地工作，Spark将数据分解成多个数据块，每个数据块叫做一个分区。分区是位于集群中的一台物理机上的多行数据的集合，DataFrame的分区也说明了在执行过程中数据在集群中的物理分布。如果只有一个分区，即使拥有数千个执行器，Spark也只有一个执行器在处理数据。类似地，如果有多个分区，但只有一个执行器，那么Spark仍然只有一个执行器在处理数据，就是因为只有一个计算资源单
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2023-08-17 18:05:49
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package com.profile.main
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools
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2024-07-08 23:11:56
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1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster("local[*]"))
val data = Array("on
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2023-08-07 07:02:19
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spark—map与flatmap的区别之用flatmap代替map.filter/filter.map组合spark RDD与DStream API支持很多好用的算子，最常用的莫过于map和filter了，顾名思义可知：map： 返回一个新的分布式数据集，其中每个元素都是由源RDD中一个元素经func转换得到的；filter： 返回一个新的数据集，其中包含的元素来自源RDD中元素经func过滤后
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2023-07-13 20:21:10
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1 >spark的UDF操作理解:就是在sql中查询语句中提供了max(),avg(),min(),count()等函数操作, 同样的在spark中也有这些函数,但是用户的需求是多变的,比如:select name,age,length(name)/name.length from user很明显,不管是使用length(name)或是name.length都不可能实现这种效果, 于是sp
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2023-07-31 13:34:35
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在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。(type Dat
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2023-05-22 10:04:41
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本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val
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2023-09-01 09:00:27
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一、RDD、DataFrame、DataSet1. RDDRDD，全称为 Resilient Distributed Datasets，即分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、 可分区、里面的元素可以并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集
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2023-09-28 18:22:37
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Spark SQL 自定义函数实例（UDF、UDAF、UDTF）UDF函数分类及说明自定义UDF函数及使用maven依赖dependencies自定义UDAF函数及使用hive UDTF函数写法 UDF函数分类及说明UDF分为三种： UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),
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2023-09-28 20:30:50
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reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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1. DataFrame在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame，也可以通过DataFrame转化为RDD，DataFrame可以理解为数据的一个格式，实质show()就是一张表。读取数据构造DataFrame主要有以下几种方式：从Json文件中读取通过SQLContext构造类对象构造DataFrame动态创建Schema构造当前的DataFrame结构从parquet文件中读取从M
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2023-09-19 23:00:26
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DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 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
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2023-08-08 11:39:33
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