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。具体示
SparkR(R on Spark)编程指南
文章目录1 概论2 SparkR DataFrames2.1 从SparkContext和SQLContext开始2.2 创建DataFrames3 DataFrame的相关操作3.1 选择行和列3.2 Grouping和Aggregation3.3 列上面的
# Spark DataFrame 遍历元素并打印
在数据分析与大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，尤其是在处理大规模数据集时。Spark 提供了强大的数据处理能力，尤其是 Spark DataFrame，这是一种以列为中心的数据处理模型，建立在分布式计算之上。本文将介绍如何遍历 Spark DataFrame 中的元素并进行打印。
## 什么是 Spark Dat
# Spark DataFrame 打印SQL日志开关
在 Spark 中，DataFrame 是一种高级抽象概念，它提供了一种更加简单、更加直观的方式来处理数据。在实际的数据处理过程中，我们经常需要查看DataFrame执行的SQL语句，以便调试和优化代码。这就需要使用Spark的日志功能来打印SQL日志。本文将介绍如何在Spark中开启DataFrame打印SQL日志的功能。
## Spa
原创
2024-04-13 06:24:47
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Scala for循环基本使用增强型for循环scala基本for循环如下，代码将names遍历并打印包含的名字。val names = Seq("Kitty", "Tom", "Luke", "Kit")
for (name <- names) {
println(name)
}相较Java，语法层面来看只是将 :换成<-。实际上由于Scala已经将:用于类型定义，这里使用
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2023-10-20 09:37:45
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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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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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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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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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1.reduceByKey(func)功能： 使用 func 函数合并具有相同键的值。示例： val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd = rdd.map((_,1))
pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(p
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2023-07-14 16:41:41
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Spark已更新至2.x，DataFrame归DataSet管了，因此API也相应统一。本文不再适用2.0.0及以上版本。DataFrame原生支持直接输出到JDBC，但如果目标表有自增字段(比如id)，那么DataFrame就不能直接进行写入了。因为DataFrame.write().jdbc()要求DataFrame的schema与目标表的表结构必须完全一致(甚至字段顺序都要一致)，否则会抛异
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2023-07-14 16:11:22
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RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同：DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合1. RDD和DataFrame上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别左侧的 RDD[Person] 虽然以 Person 为类型参数，但Spark
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2023-07-10 21:10:52
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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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转载自：https://www.jianshu.com/p/e4c90dc089351、需求背景通过Spark将关系型数据库（以Oracle为例）的表同步的Hive表，要求用Spark建表，有字段注释的也要加上注释。Spark建表，有两种方法：用Spark Sql，在程序里组建表语句，然后用Spark.sql("建表语句")建表，这种方法麻烦的地方在于你要读取Oracle表的详细的表结构信息，且要
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2023-06-30 23:00:49
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复杂高级type的join操作1、只要能返回布尔型结果(True/False)的判断表达式，都可以作为JOIN的关联表达式2、关联操作后的结果表中处理重复列名的三种方法3、spark做JOIN时两个表/DF的通讯机制，三种情况 一、只要能返回布尔型结果(True/False)的判断表达式expr，都可以作为JOIN的关联表达式1、array_contains()函数，两个DF没有两列能使
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2023-07-10 21:09:49
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Spark DataFrame支持所有基本SQL Join类型的操作,如INNER,RIGHT OUTER,LEFT ANTI, LEFT SEMI, CROSS, SELF JOIN. Spark SQL Join操作是宽转换操作,结果数据会重组在网络中,因此当不仔细设计时,会有非常大的性能问题.另外一方面,Spark SQL Join操作默认带更多优化(多亏DataFrame & Da
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2023-08-04 20:27:19
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参考文章：Spark学习之Dataset (DataFrame) 的基础操作Spark创建DataFrame的三种方法一. 有类型操作1.转换类型的操作转换类型的操作主要包含：flatMap、map、mapPartitions、transform、as（1）flatMap方法描述：通过 flatMap 可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Datasetval d
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2023-05-22 09:42:24
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Spark DataFrame 使用UDF实现UDAF的一种方法1、Background当我们使用Spark Dataframe的时候常常需要进行group by操作，然后针对这一个group算出一个结果来。即所谓的聚合操作。然而 Spark提供的aggregation函数太少，常常不能满足我们的需要，怎么办呢？Spark 贴心的提供了UDAF（User-defined aggregate fun
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2024-01-24 21:40:48
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