目录1. Spark SQL1.1 DataFrame的创建1.1.1 通过样例类1.1.2 json数据文件1.1.3 RDD[Row]转换为DF（重点）1.2 DataSet的创建2. Spark SQL语法2.1 DSL风格编程2.2 sql操作3. 加载和保存数据3.1 SparkSql加载文件3.2 SparkSql保存文件4. UDF 1. Spark SQLSpark SQL在RD
1.RDD DataFrame DataSet的区别（1） 三者之间的关系DataFrame是特殊的RDD(它相当于RDD+schema，即RDD+表信息)，可以将他看成数据库中的一张数据表，但是只知道这个"表"中的各个字段，不知道各个字段的数据类型。 Dataset是DataFrame的父类，当Dataset中存储Row(Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息我
分块矩阵乘法http://www.doc88.com/p-1836042115637.html四、分布式矩阵（Distributed Matrix）分布式矩阵由长整型的行列索引值和双精度浮点型的元素值组成。它可以分布式地存储在一个或多个RDD上，MLlib提供了三种分布式矩阵的存储方案：行矩阵RowMatrix，索引行矩阵IndexedRowMatrix、坐标矩阵CoordinateMatrix和
作者：江宇，阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。
Apache Arrow从Spark 2.3版本开始被引入，通过列式存储，zero copy等技术，JVM 与Python 之间的数据传输效率得到了大量的提升。
本文主要介绍一下Apache Arrow以及Spark中的使用方法。
列式存储简介
文章目录lnternalRow 体系数据源 RDD[lnternalRow]Shuffle RDD[InternalRow]Transform RDD[InternalRow]强类型化转换算子利用内置的schmea隐式转换算子连续的强类型化转换算子Encoder对InternalRow的影响总结 SparkSQL在执行物理计划操作RDD时，会全部使用RDD<InternalRow>类
原始问题，指定前三个字段类型后，SparkDF存储数据后出现，更改字段类型 添加插入配置进行测试rowResult1.write
.mode(SaveMode.Overwrite)
.option("createTableColumnTypes", "check_health_id varchar(200), column_name varchar(200), row_res varchar(10
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2023-09-15 15:12:33
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目录前言一、Row对象理解二、Row操作函数1.asDict2.count 三、Column对象理解四、Column操作函数1.alias别名 2.asc升序3.asc_nulls_first空值前置升序4.asc_nulls_last空值后置升序5.astype数据类型转换6.between范围筛选7.bitwiseAND位运算and 8.bitwiseOR位运算o
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2023-08-08 12:07:00
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通过DF，Spark可以跟大量各型的数据源（文件/数据库/大数据）进行交互。前面我们已经看到DF可以生成视图，这就是一个非常使用的功能。
简单的读写流程如下：
通过read方法拿到DataFrameReader对象，与之类似的就有DataFrameWriter对象，通过DF的write方法拿到，通过其save方法将数据保存到文件或数据库。
Spark官方列出的支持的数据格式有：
parquet，这
阅读本篇文章，你预期可以得到下面几个问题的答案：Rdd DataSet DataFrame的区别Row类型是什么Row格式是怎么存储的1、RddRDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark框架中最基本的抽象元素。具有不可变，可伸缩、易并行的特点；它具有几个比较重要的属性：一系列分片；就是partition的概念，主要是为了实现并行对于每个分片都
mllib中的数据类型本文是对官方文档的翻译整理1、数据类型Local vector(本地向量)Labeled point(带标签数据点)Local matrix(本地矩阵)Distrubuted matrix(分布式矩阵)：RowMatrix、IndexedRowMatrix、CoordinateMatrix、BlockMatrix MLlib支持存储在单个机器上的本地的向量和矩阵，以及一个或多
# Java Spark Row 新增字段的实现教程
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行且强大的工具，允许我们轻松地处理大规模数据。在这个教程中，我将教你如何在 Spark 中向 Row 中新增字段。整个流程包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
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累加器用来对信息进行聚合，通常在向 Spark 传递函数时，比如使用 map() 函数或者用 filter() 传条件时，可以使用驱动器程序中定义的变量，但是集群中运行的每个任务都会得到这些变量的一份新的副本，更新这些副本的值也不会影响驱动器中的对应变量。如果我们想实现所有分片处理时更新共享变量的功能，那么累加器可以实现我们想要的效果。通过在驱动器中调用 SparkContext.accumula
前言spark在操作dataset/dataframe时候，经常需要对每一行数据进行处理，像map/mapPartition/foreach/ foreachParition等，那么我们在拿到一行数据时候，如何从中拿取出我们想要的列，然后进行相关业务操作，经常摸不着头脑，本文基于spark 2.1.1分析了一行数据的表达，以及详细的讲解了各种操作拿取行中相应列数据的方法。Row实战操作根据api文
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2023-08-21 22:50:51
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sparkRDD依赖RDD的最重要的特性之一就是血缘关系，血缘关系描述了一个RDD是如何从父RDD计算得来的。其中Dependency的rdd方法返回一个RDD,及所依赖的RDD.abstract class Dependency[T] extends Serializable {
def rdd: RDD[T]
}Dependency分为两种, narrow和shuffle NarrowDe
# Java Spark Row 类型转换实现
## 1. 简介
在开发过程中，我们经常需要对数据进行处理和转换。在Java Spark中，Row是一种常用的数据结构，用于表示一行数据。在一些情况下，我们需要对Row类型进行转换，以便进行进一步的处理和分析。本文将详细介绍如何实现Java Spark Row类型的转换。
## 2. 转换流程
下面是实现Java Spark Row类型转换的整
# Spark Java 创建Row新增字段实现流程
## 1. 概述
在Spark Java中，创建Row新增字段的实现可以通过使用StructType和Row来实现。StructType定义了数据结构的模式，而Row用于将数据与StructType的模式进行匹配。
## 2. 实现步骤
下面是实现“Spark Java 创建Row新增字段”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-20 22:21:32
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一、自定义累加器（Accumulator）自定义累加器，可以任意累加不同类型的值，同时也可以在内部进行计算，或者逻辑编写，如果继承自定义累加器，那么需要实现内部的抽象方法，然后在每个抽象方法内部去累加变量值即可，主要是在全局性累加起到决定性作用。累加器作为spark的一个共享变量的实现，在用于累加计数计算计算指标的时候可以有效的减少网络的消耗累加器可以在每个节点上面进行Task的值，累加操作，有一
Spark小课堂Week7从Spark中一个例子看面向对象设计今天我们讨论了个问题，来设计一个Spark中的常用功能。功能描述：数据源是一切处理的源头，这次要实现下加载数据源的方法load()初始需求需求：支持Json数据源加载 具体：输入一个path，需要返回一个Relation， Relation中提供scan()和write()两个方法示意代码：class Context{
publ
用java实现简单的Spark例子。数据很简单，是一个被预先处理的日志文件，包括时间、电话号，上行流量和下行流量。一行为一条记录，不同数据之间用制表符隔开。样本类样本类是为了将日志文件的一条记录封装起来package com.icesun.java.accessLog;
import java.io.Serializable;
public class LogInfo implements S
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2023-05-25 14:54:45
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分布式计算平台Spark：SQL（二）一、回顾SparkCore数据源Hadoop系列的数据源：Spark是调用了Hadoop的类来实现InputFormat：sparkContext.newAPIHadoopRDD（输入类，K，V）
TableInputFormat
封装了：表的对象【定义传递了表名】、Scan对象+Filter【根据查询条件】
