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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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
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】 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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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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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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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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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
、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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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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## Spark中DataFrame合并
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算系统,它提供了丰富的API和工具,用于处理大规模数据集。其中,Spark SQL是Spark的一个模块,用于处理结构化数据。
在Spark SQL中,DataFrame是一个分布式的数据集,可以进行类似于关系型数据库的操作。对于数据分析和处理任务,DataFrame提供了一种高效灵活的方式来操作数据。
# Spark中DataFrame拼接实现教程
## 引言
在Spark中,DataFrame是一种强大的数据处理工具,可以进行数据的转换、过滤、聚合等操作。当我们需要将多个DataFrame进行拼接时,可以使用一些特定的方法来实现。本文将指导您如何在Spark中实现DataFrame的拼接操作。
## 整体流程
下面是实现Spark中DataFrame拼接的整体流程:
|步骤|描述|
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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:
# 在Spark中使用DataFrame进行groupByKey操作
在Apache Spark中,DataFrame是一种非常重要的数据结构,通常用于处理结构化数据。当我们需要将数据按某个键分组时,`groupByKey`通常是一个非常实用的工具。在本文中,我们将深入探讨如何在Spark的DataFrame中使用`groupByKey`操作,并提供具体的步骤以及示例代码。
## 整体流程
1.Spark SQL出现的 原因是什么?Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD),Spark SQL作为分布式SQL查询引擎,让用户可以通过SQL、DataFrame API和Dataset API三种方式实现对结构化数据的处理。但无论是哪种API或者是编程语言,都是基于同样的执行引擎