## 使用Spark中的DataFrame提取数据并转换为Map
### 引言
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据结构，它提供了丰富的API用于数据处理和转换。其中，常用的操作之一是将DataFrame中的数据提取为一个Map结构。本文将介绍如何在Spark中使用DataFrame的tomap函数来实现这一目标。
### 整体流程
以下是实现该目标的整体流程，我们将在后续的步骤
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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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
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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一、datafram描述DataFrame 是一种不可变的分布式数据集，这种数据集被组织成指定的列，类似于关系数据库中的表。数据集的每一列都带有名称和类型，对于数据的内部结构又很强的描述性。二、datafram特点1、支持 KB 级到 PB 级得到数据处理 2、支持多种数据格式和存储系统
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2023-07-10 21:13:06
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spark中的DataFrame和RDD对于初学者来说是很容易产生混淆的概念。下面内容是berkeley的spark课程学习笔记，记录了 DataFrame与RDD的相同点及区别。首先看一下官网的解释：DataFrame：在Spark中，DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集，等同于关系型数据库中的一个表，也相当于R/Python中的data&
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2023-07-10 21:39:27
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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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概述RDD.foreachPartition/foreach这两个action的操作: 这两个action主要用于对每个partition中的iterator实行迭代的处理。通过用户传入的function对iterator进行内容的处理。foreach的操作在foreach中，传入一个function，这个函数的传入参数就是每个partition中，每次的foreach得到的一个rdd的kv实例
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2023-08-21 11:45:32
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【spark】 常用转换操作：reduceByKey和groupByKey1.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(
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2023-07-14 16:16:07
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最近用spark处理过一阵子日志，都是一些零零散散的需求，作为一个程序员，饱受查询之苦。在这个使用过程中，也渐渐对spark dataframe的使用摸索出了一些门道。之所以会频繁使用dataframe，源于我们的日志初步处理后保存为parquet格式，因而直接使用dataframe的场景比较多。读写val parquetFile = sqlContext.read.parquet("hdfs:/
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2023-08-08 20:41:39
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今天再来说一下spark里面的几种map方法。前面的文章介绍过单纯的map，但是spark还有几种map值得对比一下，主要是下面几种：map：普通的mapflatMap：在普通map的基础上多了一个操作，扁平化操作；mapPartitions：相对于分区Partition而言的，即对每个分区分别进行一次性的map。mapValues(function) ：适合key-value对的map操作。fl
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2023-09-25 18:54:17
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左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。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。DataFrame
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2023-09-24 18:58:54
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前言本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF，如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列，并给出了旧版（Spark1.x）和新版（Spark2.x）完整的代码示例。关于UDF：UDF：User Defined Function，用户自定义函数创建测试用DataFramespark2.0创建DataFrame// 构造测试数据，有两个字段、名字和年龄
v
前言说起dataframe，大家一般会首先想起pandas.dataframe。随着数据科学越来越火热，大部分同学都使用过python去进行一些数据科学的实践，也应该会对dataframe的简单易用颇有好感。 然而pandas只能用于处理单机问题，面对工业级的海量数据处理和计算，就显得无能为力。 spark作为分布式计算框架，在工业界占据了比较主流的地位。spark同样也提供了dataframe供
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2023-08-17 09:56:50
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、agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值
df.agg(max("age"), avg("salary"))
df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"))
、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的
df.agg(Map("a
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2023-09-05 12:17:17
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2020/07/08 -引言《Learning Spark》中使用的spark版本还是比较低的，所以对于DataFrame部分基本上没有涉及，虽然在sparkSql中提到了schemaRDD这个内容。到目前为止，我感觉DataFrame的很多使用方法是跟pandas的DataFrame很像的；如果想看比较全面的操作，可以看这个文章，Spark-SQL之DataFrame操作大全 - 一片黑 。本篇
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2023-08-16 09:27:15
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当谈论Apache Spark中的DataFrame时，我们需要了解它是什么、它的本质是什么以及它为什么在大数据处理中如此重要。DataFrame是什么？DataFrame是Spark SQL提供的一种抽象概念，它是以分布式数据集合为基础构建的高级API。DataFrame可以被视为一种类似于关系型数据库表格的结构化数据形式。它是在Spark的基础数据结构RDD（Resilient Distrib
DataFrame详解环境：spark 2.4.0
slaca :2.12以上创建DataFrame的几种方式第一种：rdd 转DF
import session.implict._
val df= rdd.toDF(#columnName)第二种/**
* 创建一个空的DataFrame，代表用户
* 有四列，分别代表ID、名字、年龄、生日
*/
val c
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2023-08-18 13:08:14
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DataFrame 的函数
Action 操作
1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表
操作系统：CentOS-7.8 Spark版本：2.4.4本篇文章是对RDD的简单介绍，希望通过阅读本文你可以对RDD有一个初步认识和了解，帮助你在Spark的后续学习中更加轻松，如果你不知道什么是Spark可以先阅读《一起学习Spark入门》1.RDD是什么？RDD，全称 Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集。RDD 是一个容错的，并行的分布式数据结构，
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2023-09-15 22:29:30
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