# spark csv读取数据到Dataset
在大数据处理的背景下，Apache Spark作为一种强大的分布式计算框架，已经成为许多企业首选的解决方案。在Spark中，处理CSV数据十分常见，而将CSV数据读取到Dataset中是数据分析和处理的第一步。本文将对这一过程进行详细的介绍，并提供示例代码。
## 什么是Dataset
在Spark中，Dataset是一个分布式的数据集，提供了
最近项目中需要做的数据处理相对复杂，自己浅显的scala知识已经不够用了，打算每天来学习一点点。这里感谢yihan大佬在解决问题中给到的巨大帮助！感谢生命中遇到的每个贵人！创建RDDSpark shell提供了SparkContext变量sc，使用sc.parallelize()创建RDD。scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7
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2023-10-28 11:46:32
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文章目录DataFrame类型和Dataset类型Schema结构化Spark类型概述DataFrame与Dataset的比较行列Spark类型结构化API执行概述逻辑执行物理计划执行小结 结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件、半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parq
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2023-07-14 15:20:34
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string strFileName = FileUpload1.FileName; string imgpath = Server.MapPath("~/irConn
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2023-05-15 00:45:28
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1.概述Spark SQL 是用于结构化数据处理的 Spark 模块。Spark SQL API 提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL 使用这些额外的信息来执行额外的优化。与 Spark SQL 交互的方式有多种，包括 SQL 和 Dataset API。计算结果时，使用相同的执行引擎，与您用于表达计算的 API/语言无关。1.1.SQLSpark SQL 的一
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2024-05-28 19:39:25
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在pytorch中自定义dataset读取数据utilsimport os
import json
import pickle
import random
import matplotlib.pyplot as plt
def read_split_data(root: str, val_rate: float = 0.2):# val_rate划分验证集的比例
random.see
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2023-10-01 11:38:32
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## 从Spark读取数据到Hive
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的框架，而Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具。在许多情况下，我们需要将Spark处理的数据存储到Hive中进行进一步分析和查询。本文将介绍如何使用Spark将数据读取并存储到Hive中。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[Start] --> rea
原创
2024-04-27 05:39:29
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本文中，我们介绍了Spark的基本概念，并通过spark shell演示了spark中的核心Api DataSet的使用。在后面的文章中将会介绍spark中两个重要的扩展库Spark SQL和StructruedStreaming等,它们为数据的处理提供了更加方便和强大的操作。Spark依然处于快速发展阶段中，其提供的功能可能随着版本的演进也会在不停的演进，就如RDD被DataSet替换，Spar
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2024-04-10 12:47:38
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读取hive库数据
pom.xml依赖配置
org.apache.spark
spark-core_2.11
2.1.1
org.apache.spark
spark-hive_2.11
2.1.1
读取hive数据demo
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Main
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2023-08-02 20:56:42
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文章目录Dataset 的作用和常见操作DataFrame 的作用和常见操作案例Dataset 和 DataFrame 的异同 Dataset 的作用和常见操作目标1，理解 Dataset 是什么 2，理解 Dataset 的特性Dataset 是什么?@Test
def dataset1(): Unit ={
//1.创建SparkSession.Builder
val s
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2023-07-14 15:22:26
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文章目录一、前言二、创建SparkSession三、DataSet/DataFrame的创建四、DataSet 基础函数五、DataSet 的 Actions 操作六、DataSet 的转化操作七、DataSet 的内置函数八、例子：WordCount 一、前言Spark的发展史可以简单概括为三个阶段，分别为：RDD、DataFrame 和DataSet。在Spark 2.0之前，使用Spark
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2024-07-02 07:29:56
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原创
2021-08-24 21:03:21
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简介打开Hive任务描述解决思路技术点 简介Hive是Hadoop生态中非常重要的一环，可以作为数据仓库存储极大量的数据；另外，还可以实现与MySQL、NoSQL等传统数据库，HBase等大数据控件之间的数据ETL。在我的日常工作中，将使用Hive的经验总结如下。打开HiveHive从属于Hadoop生态的一环，一般安装在Linux服务器上，我司也不例外。由于环境早已配置好了，这里只讲述hive
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2023-09-22 08:59:39
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定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
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2024-03-04 22:52:24
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对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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目录4. Dataset 的特点4.1 Dataset 是什么?4.2 即使使用 Dataset 的命令式 API, 执行计划也依然会被优化4.3 Dataset 的底层是什么?4.4 可以获取 Dataset 对应的 RDD 表示5. DataFrame 的作用和常见操作5.1 DataFrame 
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2024-02-03 09:45:00
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一、什么是DataFrame？ 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。DataFrame是为数据提供了Schema的视图，可以把它当做数据库中的一张表来对待。DataFrame也是懒执行的，但性能上比RDD要高，主要原
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2024-02-05 03:20:40
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