前言由于项目上主要用Hive查询Hudi，所以之前总结过一篇:Hive增量查询Hudi表。最近可能会有Spark SQL增量查询Hudi表的需求，并且我发现目前用纯Spark SQL的形式还不能直接增量查询Hudi表，于是进行学习总结一下。编程方式（DF+SQL）先看一下官方文档上Spark SQL增量查询的方式，地址：https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-s
package comimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}case class User(name: String, age: Int)object DF2RDD { def main(ar
原创
2022-07-04 17:00:30
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代码demo01是对象 demo02是基本类型package comimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apach
原创
2022-07-04 17:01:52
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# SparkSQL RDD是如何执行的
在SparkSQL中，RDD（弹性分布式数据集）是一个基本的数据处理单元。当我们使用SparkSQL来处理数据时，RDD会被执行以完成我们的数据处理任务。但是，RDD是如何执行的呢？在本文中，我们将探讨SparkSQL RDD的执行过程，并通过一个实际的问题解决示例来帮助理解。
## SparkSQL RDD的执行过程
SparkSQL RDD的执行
原创
2024-04-23 03:17:03
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### SparkSql ORC RDD 源码分析与应用
在现代大数据处理中，Apache Spark 是一种广泛应用的引擎，而 ORC（Optimized Row Columnar）格式则是 Spark SQL 中常用的数据存储格式之一。理解 Spark SQL 中 ORC 和 RDD 的源码结合，对于优化数据处理性能具有重要意义。在本篇博文中，我们将通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析
sparksql如何转DECIMAL的描述
在使用Apache Spark SQL进行大数据处理时，数据类型的转换是一个常见的需求。尤其是当我们需要将浮点数转换为精确的decimal类型时，了解如何进行正确转换非常重要。本文将详细记录如何在Spark SQL中处理DECIMAL类型的转换，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案和验证测试等部分。
## 用户场景还原
在一家大型电商企业的数据分
一.Spark SQL整体架构Spark SQL同时支持DataFrame编程API，以及SQL执行和JDBC/ODBC接口，整体结构如下： Spark SQL是Spark Core之上的一个模块，所有SQL操作最终都通过Catalyst翻译成类似普通Spark程序一样的代码，被Spark Core调度执行，其过程也有Job、Stage、Task的概念。二.Catalyst执行优化器Catalys
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2023-06-19 10:34:31
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学习致谢https://www.bilibili.com/video/BV1Xz4y1m7cv?p=57一、使用样例类1.要读
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2022-11-02 15:14:53
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RDD 是什么？ RDD全称Resilient Distributed Dataset，光看名字并不能理解它到底是个什么东西，其实，我们可以就把它当做是一个分布式的容器，每个容器都有很多的分区，一般情况下每个分区在不同的机器上。对RDD的操作就是对每个分区的操作。如下图 RDD 5大特性 在RDD的 ...
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2021-07-28 22:40:00
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DataSet转RDD调用rdd方法即可import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject DS2RDD { def main(a
原创
2022-07-04 17:00:28
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# 实现SparkSQL转置的步骤
## 1. 确保环境配置
首先，确保你已经安装了Spark，并且你的Spark环境能够正常运行。如果你还没有安装Spark，可以参考Spark官方文档进行安装。
## 2. 创建SparkSession
在进行SparkSQL转置之前，我们需要创建一个SparkSession，用于与Spark交互。可以使用以下代码创建一个SparkSession：
```
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2024-07-07 03:34:48
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# SparkSQL转JSONObject
在大数据处理中，Spark是一个强大而受欢迎的处理框架，用于分布式数据处理和分析。SparkSQL是Spark的一个组件，它提供了用于处理结构化数据的高级API。其中一个常见的操作是将数据转换为JSON格式，以便更方便地进行数据分析和可视化。本文将介绍如何使用SparkSQL将数据转换为JSONObject，并提供代码示例。
## SparkSQL简
原创
2023-07-28 06:26:27
376阅读
# SparkSQL转DataFrame
在Spark中，DataFrame是一种基于分布式数据集的数据结构，可以让开发人员以结构化和半结构化的方式处理数据。SparkSQL是Apache Spark中的一个组件，用于处理结构化数据。它提供了一种用于查询和操作数据的高级接口。在本文中，我们将讨论如何使用SparkSQL将数据转换为DataFrame。
## 安装Spark
首先，我们需要在机
原创
2023-07-31 07:42:15
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# 从SparkSQL转换日期时间
## 介绍
在大数据处理中，日期和时间数据是非常常见的类型。在SparkSQL中，我们经常需要对日期和时间进行转换和计算。本文将介绍如何在SparkSQL中转换日期时间类型数据，以及如何使用函数来进行日期时间计算。
## SparkSQL中的日期时间类型
在SparkSQL中，日期时间类型通常使用`timestamp`和`date`两种类型来表示。`ti
原创
2024-04-12 06:10:01
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# Spark DataFrame 转 RDD 的实现步骤
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据分析和处理时，经常会使用 Spark DataFrame 进行数据操作。然而，在某些场景下，我们可能需要将 DataFrame 转换为 RDD，以便使用更底层的 RDD API 进行操作。本文将介绍如何实现 Spark DataFrame 转 RDD 的步骤，并提供相应的代码示例。
##
原创
2023-08-24 19:03:08
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# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import Rowif __name__ == "__main__": # 初始化SparkSession spark = SparkSessio...
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2023-01-13 00:21:13
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手动配置schameimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types.{StringType, IntegerType, StructFi
原创
2022-07-08 12:26:18
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# 如何实现“spark dataset 转 rdd”
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解整个过程的步骤。下面是实现“spark dataset 转 rdd”的流程图：
```mermaid
erDiagram
数据集 --> 转换为RDD
```
## 2. 每一步具体操作
接下来，让我们逐步进行每一步操作。
### 步骤一：创建SparkSession
在进行数据集
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2024-06-26 05:21:56
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### Spark RDD转DataFrame的流程
在介绍具体的代码实现之前，首先需要了解整个转换过程的流程，下面是Spark RDD转DataFrame的流程图：
```mermaid
erDiagram
RDD --> DataFrame : 转换
```
在开始之前，需要导入必要的库：
```python
from pyspark.sql import SparkSessi
原创
2023-10-24 03:05:02
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一、概述为什么要将RDD转换为DataFrame？
因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。
想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。
Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。
第一种方式
是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的
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2023-10-31 20:11:16
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