目录1 Dataset 是什么2 对比DataFrame3 RDD、DF与DS转换4 面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset1 Dataset 是什么Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表
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2023-06-30 19:58:43
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# 在 Apache Spark 中修改 DataFrame 列的值
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。Spark 提供了许多操作来处理大规模数据集，其中包括对 DataFrame（分布式数据表）进行修改。本文将详细讲解如何在 Spark 的 DataFrame 中修改列的值，并提供代码示例以加深理解。
## 什么是 Spark DataFrame
1.jdk2.ScalaSDK只需要在windows安装即可3.Spark安装包http://spark.apache.org/downloads.html直接使用资料中的spark-2.4.6-bin-hadoop2.7.tgz2.2原理在本地使用多线程模拟Spark集群的各个角色2.3操作1.上传解压安装包上传Spark压缩包到/home/hadoop目录spark-2.4.6-bin-had
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2023-10-21 09:40:46
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一、DataFrame和DataSetDataFrame是一个分布式数据容器，除了记录数据以外，还记录数据的结构信息。Dataset是一个由特定领域的对象组成强类型（typedrel）集合，可以使用函数（DSL）或关系运算（SQL）进行并行的转换操作。Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，并且Dataset和DataFrame都是懒加载的，只有触发行动算子才会执行操作。二、创建sp
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2023-12-14 10:29:32
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文章目录说明优势代码实例DataFrame和DataSet的区别总结 说明本博客周五更新 本文记录spark 分布式数据类型DataSet的基本原理和使用方法。 DataSet是Spark1.6添加的分布式数据集合，Spark2.0合并DataSet和DataFrame数据集合API，DataFrame变成DataSet的子集。 DataSet继承RDD优点，并使用Spark SQL优化的执行引
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2024-04-19 10:42:13
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# 使用Spark DataSet修改列的步骤
在数据处理和分析中，使用Spark的DataSet是一种常见且高效的方式。对于初学者来说，理解如何修改DataSet中的列是一项重要的技能。本文将通过简单的流程和代码示例，教你如何实现这一目标。
## 流程概述
在修改Spark DataSet的列之前，我们需要了解基本的步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
从Spark 2.0开始，DataFrames和Dataset可以表示静态的，有界的数据，以及流式无界数据。与静态Dataset/DataFrame类似，我们可以使用公共入口点SparkSession从流源创建流式Dataset/DataFrame，并对它们应用与静态Dataset/DataFrame相同的操作。如果我们不熟悉Dataset/DataFrame，可以看之前Spark SQL内容熟悉
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2024-06-16 09:42:07
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虽说，spark我也不陌生，之前一直用python跑的spark，基本的core和SQL操作用的也是比较熟练。但是这一切的基础都是在RDD上进行操作，即使是进行SQL操作也是将利用SpaekContext类中的textFile方法读取txt文件返回RDD对象，然后使用SQLContext实例化载利用函数createDataFrame将格式化后的数据转化为dataFrame或者利用createD
要处理“Spark Dataset Row 改变列值”的问题，我们首先要了解Spark中的Dataset和DataFrame的概念。简单来说，Dataset是一个分布式的数据集，DataFrame则是Dataset的一个扩展，提供了更好地支持结构化数据的方式。今天，我们将深入探讨如何在Spark中改变Dataset的列值，确保你能够轻松掌握这个操作。
## 环境准备
在开始之前，确保你的计算环
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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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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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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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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通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
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2024-03-10 15:30:48
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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DataSet spark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。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
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2024-01-18 22:48:56
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spark 直接通过 object 创建 dataset: sparkSession.createDataset(Seq(obj1, obj2, obj3...)) spark 创建空 dataset: sparkSession.emptyDataset[类名] ...
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2021-10-22 14:34:00
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# Spark Dataset 修改数据类型
## 1. 事情的流程
首先，让我们看看整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
数据类型修改流程 {
步骤1 --> 步骤2: 读取数据
步骤2 --> 步骤3: 修改数据类型
步骤3 --> 步骤4: 保存数据
}
```
## 2. 每一步的具体操作
##
原创
2024-04-09 04:41:20
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1、transformation 操作
map(func): 对调用 map 的 RDD 数据集中的每个 element 都使用 func，然后返回一个新的 RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。
filter(func): 对调用 filter 的 RDD 数据集中的每个元素都使用 func，然后返回一个包含使 func 为 true 的元素构成的 RDD。
flatMap(func): 和
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2023-08-10 12:36:00
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Spark权威指南读书笔记（二） 结构化API一、结构化API综述与简介结构化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Parquet文件。通常而言，结构化API主要指以下三种核心分布式集合类型API：Dataset类型DataFrame类型SQL表和视图1.DataFrame类型 与 Dataset类型DateFrame具有行和列的类似于分布
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2024-02-04 21:34:48
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