Spark提供了三种主要的与数据相关的API：RDD、DataFrame、DatasetRDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)imageRDDRDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念（Resilient Distributed Dataset），它是一个element的collection，分区化的位于集
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2023-06-19 06:26:21
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演示这
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2023-08-18 18:47:46
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来自官网DataFrames、DataSets、SQL，即sparkSQL模块。 spark2.0之前，主要的数据格式是RDD（弹性分布式数据集）。spark2.0之后，使用Dataset代替RDD；再，Datasets在Python中是Datasets[Row]，故称之为DataFrame，与Python保持一致。 Dataset API只适用于Scala和Java，使用列名来
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2023-07-24 23:56:13
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预览Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块。有几种与Spark SQL进行交互的方式，包括SQL和Dataset API。本指南中的所有例子都可以在spark-shell，pyspark shell或者spark R shell中执行。SQLSpark SQL的一个用途是执行SQL查询。Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据，本文下面有讲如何配置此功能。运行SQL时，结
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2024-09-15 16:53:56
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# Spark Dataset类型转换
Apache Spark 是一个强大的大数据处理工具，其核心功能之一是支持对数据进行各种转换。在 Spark 中，Dataset 是一种强类型的分布式数据集，可以为开发者提供更高效和更安全的编程体验。在本文中，我们将探讨如何在 Spark 中进行 Dataset 的类型转换，并通过示例代码来阐明这一过程。
## 一、什么是 Spark Dataset
原创
2024-09-25 05:44:10
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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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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(弹性分布式数据集)RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，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 具有数据流模型的特点： 自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD 允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓 存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。可以从三个方面来理
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2024-03-30 20:50:13
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大数据-SparkSQL（三）DataSet概述DataSet是什么DataSet是分布式的数据集合，Dataset提供了强类型支持，也是在RDD的每行数据加了类型约束。Dat
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2023-07-14 15:22:02
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在进行具体算法模型剖析之前，首先要清楚MLlib采用的数据结构，spark官方文档也提供了英文的数据结构介绍，地址如下： http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-data-types.htmlMLlib支持单机local vectors 和 matrices以及分布式矩阵。其中local vectors 和 matrices是一种用于公共接口的简单数据结
RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行 计算的集合。而DataFrame和DataSet分别是Spark1.3版本和1.6版本开始支持的数据集类型。它们之间彼此依赖也可以互相转换，分别应用在不同的场景下。RDDRDD是Spark计算的基础
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2024-02-20 12:50:45
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概述本文讲述spark sql中的dataset的组成部分，并对其创建过程进行分析。Dataset要点我们可以总结出dataset的一些要点，如下：和关系型数据表一样，Dataset是强类型的。数据集的行的集合，被称为Dataframe。和RDD一样，Dataset的操作分为两类：转换(transformations)和行动(action)。和RDD一样，Dataset是lazy的，也就是说当执行
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2024-04-17 10:40:10
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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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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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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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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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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 Dataset中日期类型的值
在Spark中，Dataset是一种强类型的分布式数据集，它提供了对结构化和半结构化数据的高级操作。Dataset API是Spark 1.6版本引入的，它是对RDD API的增强和扩展。在Dataset中，日期类型的值是一种常见的数据类型，在处理时间序列数据和日期相关的计算时非常有用。
## 创建日期类型的值
在Spark中，可以使用`java
原创
2023-11-19 16:23:09
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