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：
pandasspark工作方式单机single machine tool，没有并行机制parallelism，不支持Hadoop，处理大量数据有瓶颈分布式并行计算框架，内建并行机制parallelism，所有的数据和操作自动并行分布在各个集群结点上。以处理in-memory数据的方式处理distributed数据。 支持Hadoop，能处理大量数据延迟机制not lazy-evaluatedlaz
文章目录agg()、alias()colRegex()createGlobalTempView()drop()exceptAll(other)filter()、where()groupBy()intersectAll(other)join(other, on=None, how=None)sort()、orderby()replace(to_replace, value=, subset=Non
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2023-08-20 22:31:51
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目录1.绪论2.概念2.1什么是RDD？2.2什么是DataFrame？2.3什么是DataSet？3.RDD、DataFrame、DataSet区别与联系3.1区别3.2联系4.RDD、DataFrame、DataSet间的相互转换1.绪论在Spark中，有三个针对数据的抽象结构：RDD、FataFrame、DataSet；RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式
Spark权威指南读书笔记（五） 数据源、 SparkSQL 与 Dataset一、数据源数据源API结构Read API结构DataFrameReader.format(...).option("key", "value").schema(...).loadformat可选，默认情况下Spark使用Parquet格式，option配置键值对参数化读取数据方式。可通过指定schema解决数据源sc
内容目录创建SparkSession对象从CSV文件中读取从JSON文件中读取从Parquet文件中读取从数据列表中创建DataFrame从字典列表中创建DataFrame选择一列选择多列过滤年龄大于30的数据过滤名字为Alice的数据可以使用and、or、not等操作符进行组合查询按照年龄分组并计算平均年龄和最大年龄将age列从整型改为浮点型 Spark的DataFrame是一种类似于表格的数
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2023-07-28 20:23:48
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文章目录问题点:优化点:参考: 环境 spark2.4.8 on yarn(hadoop2.4.5)优化后package com.bl.bigdata.cdp.execservice.service.batch.schedule.common
import com.bl.bigdata.cdp.execservice._
import com.bl.bigdata.cdp.execservic
课程目标
掌握Spark SQL的原理掌握DataFrame数据结构和使用方式熟练使用Spark SQL完成计算任务 Spark SQL
Spark SQL概述什么是Spark SQL 2 sparkSQL优点我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的
一。从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成S
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2023-07-21 21:56:00
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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
SparkSQL和DataFrame
SparkSQL简介
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
SparkSQL的特性
1.易整合
2.统一的数据访问方式
3.兼容Hive
4.标准的数据连接DataFrames简介
大多数人都以为是才智成就了科学家，他们错了，是品格。---爱因斯坦
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2019-08-04 01:09:00
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2评论
创建 SparkSessionfrom pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().appName('test_app').getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
hc = HiveContext(sc)1. Spark创建分区表# 可以将ap
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2023-10-03 18:11:10
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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
withColumn / withColumnRenamed 是 spark 中常用的 API，可以用于添加新字段 / 字段重命名 / 修改字段类型，但是当列的数量增加时，会出现严重的性能下降现象，本文将分析出现该现象的原因以及该如何解决它。 文章目录背景现象及探究总结 背景在日常工作中，有时候会有建模或分析的同学问我，为什么用 withColumn / withColumnRenamed 会这么
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2023-08-11 12:39:53
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1. 介绍spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSetspark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。2. RDDRDD：Spark的核心概念是RDD (resil
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
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2023-08-31 21:49:47
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2.5 RDD、DataFrame、DataSet 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
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2023-09-16 19:57:08
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学完了sparkSQL的自定义函数部分，做个总结。也希望能帮到大家，如有错误谢谢指正。 在学习Hive的时候已经了解到当内置函数无法满足业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user defined function)用户自定义函数类别分为以下三种：1).UDF：输入一行，返回一个结果(一对一) 上代码创建DataFramescala> val df = spark.re
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2023-09-16 21:01:42
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