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
# 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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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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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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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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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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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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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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PySpark UDF概念引出在pandas中自定义函数，通过遍历行的方式，便捷实现工程师的需求。但是对于数据量较大的数据处理，会出现速度过慢甚至超内存的问题。Spark作为替代pandas处理海量数据的工具，参照 pandas udf 定义了名为PandasUDFType的类，通过自定义函数的方式spark处理数据的灵活度和高效率有很大亮点。 从spark 1.3到2.3udf函数有row-at
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2023-09-04 07:17:28
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本章内容Pandas所支持的数据类型转换数据类型的思路astype()函数pd.to_numeric函数pd.to_datetime函数pd.to_timedelta函数convert_dtypes函数、infer_objects函数其他转换类型函数1、 Pandas所支持的数据类型:floatintbooldatetime64[ns]datetime64[ns, tz]timedelta[ns
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2024-03-23 11:18:04
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首先新建一个 打印结构是： spark 自带函数 列表型json 但是如果想得到第一列为 ，第二列为 ，那么写法是这样子的：
原创
2022-08-10 17:47:06
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## 遥感转换 Spark DataFrame
### 1. 引言
遥感数据处理是地球科学中重要的一部分，它提供了对地球表面特征的全球观测和监测能力。传统的遥感数据处理需要使用专门的软件和算法，而现在通过使用 Apache Spark 可以更加高效地处理大规模的遥感数据。
本文将介绍如何使用 Apache Spark 将遥感数据转换为 Spark DataFrame，并提供代码示例来帮助读者
原创
2023-07-23 19:31:27
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文章目录DataFrame介绍DataFrame的构建基于RDD方式构建DataFrame---createDataFrame基于RDD方式构建DataFrame---StructType基于RDD方式构建DataFrame---toDF基于Pandas的DataFrame构建DataFrameDataFrame读取外部文件构建DataFrame读取TEXT数据源读取Json数据源读取csv数据
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2023-10-14 08:08:20
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# 如何实现pyspark dataframe类型转换
## 一、流程概述
在实现pyspark dataframe的类型转换时，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个pyspark dataframe |
| 2 | 查看原始dataframe的schema |
| 3 | 使用withColumn方法进行类型转换
原创
2024-03-25 07:38:00
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# Python DataFrame转换类型：初学者指南
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何将Python中的DataFrame转换类型感到困惑。别担心，这篇文章将带你了解整个过程，并提供一些实用的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个简单的流程图来了解整个转换类型的过程：
```mermaid
stateDiagram-v2
A[开始] --> B[导入库]
原创
2024-07-23 03:31:16
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# Spark DataFrame和Dataset转换的实现步骤
## 引言
Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，提供了一系列用于数据分析和处理的API。Spark DataFrame和Dataset是Spark SQL模块的核心抽象概念，用于处理结构化和半结构化的数据。
在本文中，我将向你介绍如何在Spark中进行DataFrame和Dataset之间的转换。我将按照以
原创
2023-10-12 11:35:39
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# Spark DataFrame 转换与内存占用分析
在大数据处理中，如何有效地处理数据是开发者需要面对的重要挑战。在使用Apache Spark进行数据分析时，了解DataFrame的内存占用是帮助我们优化作业性能的关键。本文将指导你如何实现Spark DataFrame转换和内存占用的分析，过程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-13 06:41:22
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