第七章 DataFocus数据导出7.1 单个图表导出数据分析完成后，点击右侧“操作”按钮，点击导出CSV或导出图片即可进行单个图表的导出。图7-1-17.2 数据看板导出点击左侧第二个数据看板按钮，选择要导出的数据看板，点击“查看”按钮图7-2-1点击右上角保存为PDF按钮，即可导出可视化大屏。便于公司存档、商务资料应用或是报告撰写引用等。图7-2-2第八章 DataFocus系统设置8.1 角
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2023-09-25 12:02:13
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文章目录一、数据帧 - DataFrame（一）DataFrame概述（二）将RDD转成DataFrame（三）DataFrame与Dataset的关系二、简单使用Spark SQL（一）、准备数据文件（二）加载数据为Dataset1、读文件得数据集2、显示数据集内容3、显示数据集模式（三）给数据集添加元数据信息1、定义学生样例类2、导入隐式转换3、将数据集转换成学生数据集4、对学生数据集进行操
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2023-10-11 15:55:56
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RDD方法又称为RDD算子RDD转换算子RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value 类型、双 Value 类型和Key-Value类型。一、单Value类型（一个数据源）1. map函数函数签名：def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]函数说明：将处理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。示例：p
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2024-02-02 19:37:14
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在spark上将转为常用SQL #创建RDD。读取hdfs上的文件，按照空格分隔。若为本地则将hdfs://变为 file://
val lineRDD=sc.textFile(“hdfs://person.txt”).map(_.split(" "))
#定义表字段
case class person(id:Int,name:String,age:Int)
#将RDD和表连接
var
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2023-11-18 21:56:41
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# Spark DataFrame 字段类型转换
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于处理大规模的数据集。在 Spark 中，DataFrame 是一种以分布式方式存储和处理数据的结构化数据集合。当我们处理数据时，常常需要对字段的类型进行转换，以适应后续的分析或计算需求。本文将介绍如何在 Spark DataFrame 中进行字段类型转换，并提供代码示例。
## 字段
文章目录1. RDD转换成DataFrame的两种方式2.DataSet的创建3.类型之间的转换总结4.RDD、DataFrame、DataSet三者的共性与区别共性：区别：RDD:DataFrame:Dataset: 1. RDD转换成DataFrame的两种方式rdd可以通过下面这种方式得到DataFrame：valpeopleDF = peopleRdd.map(_.split("")).
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2023-08-10 20:52:37
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# 一.第一种方式RDD转化为DataFrame## 1.官网## 2.解释```反射把schema信息全部定义在case class 类里面```## 3.代码```scala
package core
import
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2023-10-22 17:10:05
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# Spark DataFrame to CSV
Apache Spark is a fast and distributed cluster-computing framework widely used for big data processing and analytics. It provides a powerful abstraction called DataFrame, whi
原创
2023-12-30 06:33:30
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最近从MongoDB读取数据然后插入到Clickhouse中，存在数值类型不一致的问题。因此需要进行强制类型转换：df = df.select(dataset.col("cnt").cast(IntegerType).as("cnt"),dataset.col("amount"),dataset.col("rate"));
原创
2021-11-29 16:59:43
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一、RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为：Value类型、双Value类型和Key-Value类型⚫Value类型1)map➢函数签名def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]➢函数说明将处理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。比如：val dataRDD: RDD[Int]= sparkContext.makeR
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2023-11-09 09:56:56
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## 如何实现“spark read csv as dataframe”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Spark中实现“read csv as dataframe”的操作。在这个过程中，你将学习如何使用Spark来读取CSV文件并将其加载为DataFrame。
### 整体流程
首先，让我们来看整个实现过程的步骤，你可以按照以下表格中的步骤逐步进行操作：
```mermaid
原创
2024-07-10 05:31:46
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# 深入了解Spark DataFrame与CSV表头
Apache Spark是一个强大的开源计算框架，用于处理大量数据。当涉及到数据处理时，DataFrame是Spark中一个重要的概念。本文将深入探讨Spark DataFrame与CSV表头的关系，并提供一些代码示例来进行说明。
## 什么是DataFrame？
DataFrame是一种以表格形式存储数据的结构，类似于传统的数据库中的
原创
2024-08-23 03:46:32
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DataFrameDataFrame是什么？DataFrame与RDD的区别DataFrame与RDD的优缺点比较RDD的优缺点：DataFrame的优缺点： DataFrame是什么？DataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。 DataFrame与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，
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2023-07-14 16:18:31
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前言:前几天参加腾讯算法大赛，深感在数据处理时pandas的中各种包的强大，所以简单的记录一下Pandas中的几个库。这一节主要介绍pandas中的数据读取和保存相关的函数，分别是read_csv() 和 to_csv() 。to_csv()函数讲解：第一个参数表示将要保存的数据文件，第二个参数表示保存数据时要不要加上行索引，默认为True第三个参数表示是否加入标题，默认为TrueAd_Stati
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2024-05-17 15:06:32
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RDD转换为DataFrame为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。 Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这
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2024-08-09 09:47:58
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RDD Cache缓存并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 1）代码实现object cache01 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
val conf: SparkCo
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2023-12-12 14:42:42
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四、DataFrame存储+Spark UDF函数1、储存DataFrame1）、将DataFrame存储为parquet文件2）、将DataFrame存储到JDBC数据库3）、将DataFrame存储到Hive表2、UDF：用户自定义函数可以自定义类实现UDFX接口java：SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local");
co
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2024-07-30 20:18:26
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CSV逗号分隔值（CSV）文件每行都有固定数目的字段，字段间用逗号隔开（在制表符分隔值文件，即TSV文件中用制表符隔开）。记录通常是一行一条，不过也不总是这样，有时也可以跨行。CSV文件和TSV文件有时支持的标准不一致，主要是在处理换行符、转义字符、非ASCII字符、非整数值等方面。CSV原生并不支持嵌套字段，所以需要手动组合和分解特定的字段。与JSON中的字段不一样的是，这里的每条记录都没有相关
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2024-04-12 10:43:51
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加载DataFrame的流程：①.创建SparkSession对象
②.创建DataFrame对象
③.创建视图
④．数据处理1、读取CSV格式的数据加载DataFrame1 val session = SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCreate()
2 // val frame: DataFrame
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2023-07-31 23:48:41
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val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("
原创
2022-08-01 20:28:58
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