1.概述Spark SQL 是用于结构化数据处理的 Spark 模块。Spark SQL API 提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL 使用这些额外的信息来执行额外的优化。与 Spark SQL 交互的方式有多种，包括 SQL 和 Dataset API。计算结果时，使用相同的执行引擎，与您用于表达计算的 API/语言无关。1.1.SQLSpark SQL 的一
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2024-05-28 19:39:25
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文章目录DataFrame类型和Dataset类型Schema结构化Spark类型概述DataFrame与Dataset的比较行列Spark类型结构化API执行概述逻辑执行物理计划执行小结 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Parq
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2023-07-14 15:20:34
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文章目录Dataset 的作用和常见操作DataFrame 的作用和常见操作案例Dataset 和 DataFrame 的异同 Dataset 的作用和常见操作目标1，理解 Dataset 是什么 2，理解 Dataset 的特性Dataset 是什么?@Test
def dataset1(): Unit ={
//1.创建SparkSession.Builder
val s
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2023-07-14 15:22:26
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文章目录一、前言二、创建SparkSession三、DataSet/DataFrame的创建四、DataSet 基础函数五、DataSet 的 Actions 操作六、DataSet 的转化操作七、DataSet 的内置函数八、例子：WordCount 一、前言Spark的发展史可以简单概括为三个阶段，分别为：RDD、DataFrame 和DataSet。在Spark 2.0之前，使用Spark
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2024-07-02 07:29:56
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原创
2021-08-24 21:03:21
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一、什么是DataFrame？ DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。DataFrame是为数据提供了Schema的视图，可以把它当做数据库中的一张表来对待。DataFrame也是懒执行的，但性能上比RDD要高，主要原
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2024-02-05 03:20:40
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目录4. Dataset 的特点4.1 Dataset 是什么?4.2 即使使用 Dataset 的命令式 API, 执行计划也依然会被优化4.3 Dataset 的底层是什么?4.4 可以获取 Dataset 对应的 RDD 表示5. DataFrame 的作用和常见操作5.1 DataFrame 
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2024-02-03 09:45:00
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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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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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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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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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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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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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1、概述总的来讲，每一个spark驱动程序应用都由一个驱动程序组成，该驱动程序包含一个由用户编写的main方法，该方法会在集群上执行一些并行计算操作。Spark最重要的一个概念是弹性分布式数据集，简称RDD，RDD是一个数据容器，他将分布式在集群上各个节点上的数据抽象为一个数据集，并且RDD能够进行一系列的并行计算操作。可以将RDD理解为一个分布式的List，该List的数据为分布在各个节点上的数
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2024-06-20 20:14:47
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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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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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目录概述TungstenUDFs和UDAFs查询优化器（Query Optimizer）什么是逻辑计划（Logical Plan）？逻辑计划的几个阶段什么是物理计划（Physical Plan）？whole-stage code generation 概述Spark SQL组件中DataFrame，DataSets跟RDDs相比，会有比较大的性能优势。 （1）DataFrame和DataSet是
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2023-07-14 15:20:47
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1.前言DataSet是Spark重要的数据结构之一拥有比RDD更高的性能，比DataFrame更灵活的操作方式，是Spark SQL的扩展，提供了额外的编译时类型检查。本文将深入介绍DataSet的使用。从Spark2.0开始，DataFrame成为了DataSet的特例，即DataFrame是DataSet的特殊情况。DataFrame是操作Row对象的DataSet。当数据集可以被编码成Sp
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2023-11-02 12:20:19
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# 使用Java Spark Dataset过滤数据：从入门到实践
Java Spark是一个强大的分布式数据处理框架，常用于大数据分析和处理。在这篇文章中，我们将介绍如何在Java中使用Spark的Dataset API进行数据过滤。作为一名初学者，你可能会对这个过程感到有些不知所措，但没关系，跟着下面的步骤走，你将能够掌握这一重要技能。
## 实现流程
首先，让我们看一下整个实现过程的步
