# 如何实现Spark SQL和RDD转
## 1.整体流程
在实现Spark SQL和RDD转换的过程中，我们需要遵循以下步骤：
```mermaid
gantt
title Spark SQL和RDD转换流程
section 数据准备
准备数据集合 :done, dataPrep, 2022-01-01, 1d
sectio
原创
2024-05-14 05:20:41
130阅读
RDD 是什么？ RDD全称Resilient Distributed Dataset，光看名字并不能理解它到底是个什么东西，其实，我们可以就把它当做是一个分布式的容器，每个容器都有很多的分区，一般情况下每个分区在不同的机器上。对RDD的操作就是对每个分区的操作。如下图 RDD 5大特性 在RDD的 ...
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2021-07-28 22:40:00
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是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的RDD，DataFrameRDD类型 1. 将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者Da
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2023-08-10 20:44:14
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1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 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的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有S
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2023-07-11 20:00:57
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一、RDD 简介1、RDD 概念2、RDD 中的数据存储与计算二、Python
原创
精选
2023-08-07 08:38:54
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# Spark SQL RDD实现的步骤
## 步骤概览
下面是实现"spark sql rdd"的步骤概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤2 | 读取数据源 |
| 步骤3 | 将数据源转换为RDD |
| 步骤4 | 定义Schema |
| 步骤5 | 将RDD应用于Schema |
原创
2023-11-16 16:32:28
60阅读
# Spark DataFrame 转 RDD 的实现步骤
## 1. 简介
在使用 Spark 进行数据分析和处理时，经常会使用 Spark DataFrame 进行数据操作。然而，在某些场景下，我们可能需要将 DataFrame 转换为 RDD，以便使用更底层的 RDD API 进行操作。本文将介绍如何实现 Spark DataFrame 转 RDD 的步骤，并提供相应的代码示例。
##
原创
2023-08-24 19:03:08
740阅读
# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_functionfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql import Rowif __name__ == "__main__": # 初始化SparkSession spark = SparkSessio...
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2023-01-13 00:21:13
252阅读
手动配置schameimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types.{StringType, IntegerType, StructFi
原创
2022-07-08 12:26:18
104阅读
# 如何实现“spark dataset 转 rdd”
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解整个过程的步骤。下面是实现“spark dataset 转 rdd”的流程图：
```mermaid
erDiagram
数据集 --> 转换为RDD
```
## 2. 每一步具体操作
接下来，让我们逐步进行每一步操作。
### 步骤一：创建SparkSession
在进行数据集
原创
2024-06-26 05:21:56
55阅读
前言由于项目上主要用Hive查询Hudi，所以之前总结过一篇:Hive增量查询Hudi表。最近可能会有Spark SQL增量查询Hudi表的需求，并且我发现目前用纯Spark SQL的形式还不能直接增量查询Hudi表，于是进行学习总结一下。编程方式（DF+SQL）先看一下官方文档上Spark SQL增量查询的方式，地址：https://hudi.apache.org/cn/docs/quick-s
### Spark RDD转DataFrame的流程
在介绍具体的代码实现之前，首先需要了解整个转换过程的流程，下面是Spark RDD转DataFrame的流程图：
```mermaid
erDiagram
RDD --> DataFrame : 转换
```
在开始之前，需要导入必要的库：
```python
from pyspark.sql import SparkSessi
原创
2023-10-24 03:05:02
91阅读
RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的
分布式数据集，它是
只读的，
可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：
内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了
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2024-06-17 14:30:40
43阅读
一、概述为什么要将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。这种基于反射的
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2023-10-31 20:11:16
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2.1 编程模型在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这
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2023-09-19 23:14:23
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mapmap是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> val b = a.map(x => x*2)
scala> a.collect
res10: Array[Int] = Array(
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2023-11-25 12:57:31
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1. Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。从下图可以查看RDD、DataFrames与DataSet的关系。1.2 为什么要学习Spark SQLHive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行
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2023-08-08 21:13:40
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RDD简述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合RDD属性 RDD官方文档中给出5个主要的属性1一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位2一个计算每个分区的函数3RDD之间的依赖关系4一个Partitioner，即RDD的分
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2023-06-16 19:01:21
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基本原理Spark SQL用于处理结构化数据的Spark模块，兼容但不受限于Hive。而Hive不受限于单一引擎，可以采用Spark, Map-Reduce等引擎。 SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，提升执行效率，其提供了DataFrame与DataSet两个编程抽象，类似Spark Core的RDD。Spark SQL特点：易整合：整合Spark编程与SQL查询统一的数据访问：
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2023-09-04 11:16:59
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目录一. 回顾二.输出为python对象collect算子演示reduce算子 演示 take算子 演示 count算子 演示小结三.输出到文件中savaAsTextFile算子 演示配置Hadoop依赖 修改rdd分区为1个 小结四.练习案例需求： 代码 一. 回顾数据输入:s
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2023-10-08 18:34:23
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