Spark DataFrame学习笔记对于结构性数据，Spark的DataFame是一大利器，Spark的DataFrame相比于RDD来讲做了很多底层的优化，在数据处理上面非常有效。Spark使用了可扩展优化器Catalyst，因为知道每一列数据的具体类型，算子可以单独的在某个列上运作，优化器优化了Spark SQL的很多查询规则，速度对比可以看下网友的测试结果。DataFame的访问大体上有两
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2024-05-31 16:12:58
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# Spark中查看DataFrame的数据大小
在使用Spark进行数据处理时，我们通常会使用DataFrame这个数据结构。DataFrame是一种分布式的数据集合，它以表格的形式组织数据，每一列都有对应的数据类型。在处理大规模数据时，我们经常需要查看DataFrame的数据大小，以便对数据进行优化和调整。本文将介绍如何在Spark中查看DataFrame的数据大小。
## DataFra
原创
2024-05-21 07:16:17
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DataFrame是一种分布在集群节点中的不可变的分布式数据集，这种数据集是 以RDD为基础的，其被组织成指定的列，类似于关系数据库的二维表格和Python中的Pandas.DataFrame。DataFrame本身带有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。DataFrame的一个主要优点是：Spark引擎一开始就构建了一个逻辑执行计划，而且执行生成
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2023-08-30 11:03:48
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在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？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。不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的
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2023-08-31 21:50:54
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行列之间的互相转换是ETL中的常见需求，在Spark SQL中，行转列有内建的PIVOT函数可用，没什么特别之处。而列转行要稍微麻烦点。本文整理了2种可行的列转行方法，供参考。 本文链接：测试数据准备本文的环境是Windows 10, Spark 2.4，开发语言是Python。首先构建一点初始测试数据， from pyspark.sql import SparkSession
sp
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2024-02-26 14:32:59
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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datafram
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2024-10-17 14:37:07
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一、groupByKey： 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD,也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence，groupByKey本身不能自定义函数，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。
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2023-08-31 21:50:45
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# 使用Spark DataFrame查看单个列的数据类型
Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，而Spark DataFrame是Spark SQL的一个模块，用于处理结构化数据。在实际的数据处理过程中，我们经常需要查看DataFrame中特定列的数据类型，以便进行后续的数据转换和分析操作。本文将介绍如何使用Spark DataFrame来查看单个列的数据类型。
## Spark Dat
原创
2024-07-09 05:10:55
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数据模型DataFrame1. DataFrame是什么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。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达
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2023-09-27 16:18:54
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最近用spark处理过一阵子日志，都是一些零零散散的需求，作为一个程序员，饱受查询之苦。在这个使用过程中，也渐渐对spark dataframe的使用摸索出了一些门道。之所以会频繁使用dataframe，源于我们的日志初步处理后保存为parquet格式，因而直接使用dataframe的场景比较多。读写val parquetFile = sqlContext.read.parquet("hdfs:/
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2023-08-08 20:41:39
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编程方式定义Schema ScalaJavaPython如果不能事先通过case class定义schema（例如，记录的字段结构是保存在一个字符串，或者其他文本数据集中，需要先解析，又或者字段对不同用户有所不同），那么你可能需要按以下三个步骤，以编程方式的创建一个DataFrame：从已有的RDD创建一个包含Row对象的RDD用StructType创建一个schema，和步骤1中创建的RDD的
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2023-09-21 10:28:35
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1. 相同点：1)、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)、三者都有惰性机制，执行trainform操作时不会立即执行，遇到Action才会执行 3)、三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出 4)、三者都有partition的概念，如var predata=data.repa
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2023-07-10 21:10:44
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dycopy : Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、js
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2023-10-18 17:39:23
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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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# Spark DataFrame查看单个字段的数据类型
在使用Spark进行数据处理时，了解数据的结构和类型是非常重要的。通过查看单个字段的数据类型，我们可以更好地理解数据并进行相应的处理和转换。在Spark中，可以通过DataFrame API来查看单个字段的数据类型。
## 什么是Spark DataFrame
在Spark中，DataFrame是一个分布式数据集，类似于关系型数据库中
原创
2024-06-23 04:13:09
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始终考虑将RDD转换为Dataframe数据帧，执行请求的操作并保存结果......这是节省时间最多的方法。那么让我们深入研究Dataframe数据帧测试数据workers：1,Jerry,man,USA2,Cathy,female,GBR3,Teresa,female,GBR4,Rut,female,USA5,Roasie,female,AUS6,Garry,man,GBR7,Adam,man,
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2023-08-26 14:36:08
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1.RDD优点： 1.1 编译时类型安全； 1.2 编译时就能检查出类型错误； 1. 3 面向对象的编程风格； 1.4 直接通过类名点的方式来操作数据缺点：
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2024-02-16 20:22:03
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文章目录DataFrame介绍DataFrame的构建基于RDD方式构建DataFrame---createDataFrame基于RDD方式构建DataFrame---StructType基于RDD方式构建DataFrame---toDF基于Pandas的DataFrame构建DataFrameDataFrame读取外部文件构建DataFrame读取TEXT数据源读取Json数据源读取csv数据
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2023-10-14 08:08:20
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Spark SQLSpark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是 DataFrame。DataFrame=RDD+Schema它其实和关系型数据库中的表非常类似，RDD可以认为是表中的数据，Schema是表结构信息。 DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括:结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据 库，以及RDDSpar
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2024-03-03 22:42:49
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在spark中，有时候我们觉得task并行度太小，就想着提高其并行度。 首先，先说一下有多少种增加分区提高并行度的方法： 1，textFile(path, numPartion=partitionNum) 2，增加hdfs上的block数 3，reduceByKey groupByKey shuffle
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2023-10-03 18:45:10
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