文章目录Spark SQL 核心编程1、新的起点2、SQL 语法1) 读取 json 文件创建 DataFrame2) 对 DataFrame 创建一个临时表3) 通过SQL语句实现查询全表3、DSL 语法1) 创建一个DataFrame2) 查看DataFrame的Schema信息3) 只查看"username"列数据4) 查看"username"列以及"age"+1数据5) 查看"age"大
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2024-09-24 14:43:39
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练习一：val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","cat"))第一步：通过获取rdd中每个元素的长度创建新的rdd1第二步：通过zip把rdd1和rdd组合创建rdd2第三步：去重第四步：输出结果val rdd = sc.parallelize(List("dog","an","cat","an","ca
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2024-03-06 23:15:05
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一、题目：现有一份汽车销售记录，销售记录月、市、区县、品牌、车辆类型、使用性质和数量7列按步骤完成如下操作（建议在Spark-shell中完成）：使用SparkSQL完成 （1）将汽车销售记录上传至HDFS；数据如下：3,朔州区,朔城区,五菱,小型普通客车,非运营,1
3,晋城区,城区,东风,小型普通客车,非运营,1
12,长治市,长治城区,北京,小型普通客车,非运营,1
12,长治市,长治城区,
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2023-12-15 13:55:03
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# 实现“spark sql sql题”的步骤
## 整体流程
```mermaid
journey
title 教会小白实现“spark sql sql题”
section 分析问题
小白不知道如何实现“spark sql sql题”
section 指导操作
小白学习并实践
section 完成任务
小白掌握“
原创
2024-03-06 04:15:50
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文章目录输出单科成绩为100分的学生ID使用union()合并多个RDD使用filter()进行过滤使用distinct()进行去重简单的集合操作intersection()subtract()cartesian()任务实现创建数据RDD通过filter操作过滤出成绩为100分的学生数据，并通过map提取学生ID通过union操作合并所有ID，并利用distinct去重输出每位学生所有科目的总成
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2023-11-02 14:15:24
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函数式编程的核心特色之一是把函数作为参数传递给函数、在函数内部可以定义函数等。 1，动手实战Scala高阶函数 声明一个List集合实例：List集合所在的包已经被预定义自动导入，所以此处不需要导入包，同时，这里直接使用List实例化对象，其实是用来List的object对象的apply方法； 我们使用map函数把List中的每个值都乘以2： 在
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2024-07-11 08:45:19
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Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口：SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-prog
原创
2022-06-20 13:03:15
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Spark算子--Scala版本第1关 Spark算子--Scala版本编程要求根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，输出每个元素及其长度并去重。测试说明平台会对你编写的代码进行测试：预期输出： (an,2)` `(dog,3)` `(cat,3) 开始你的任务吧，祝你成功！ import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spa
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2023-12-19 05:26:21
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要点 Spark SQL/DataFrame如何理解？ 如何使用spark SQL编写统计代码？ 如何查看spark任务监控过程？ Spark SQL程序开发需要注意哪些内容？1、Spark SQL/DataFrame如何理解Spark SQL 是 Spark 生态系统里用于处理结构化大数据的模块，该模块里最重要的概念就是 DataFrame, 相信熟悉 R 语言的工程师对此并不陌生。Sp
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2023-11-07 06:39:50
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spark实验 2 Scala 编程初级实践实验内容和要求1. 计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前n项之和Sn，直到Sn刚好大于或等于q为止其中q为大于0的整数，其值通过键盘输入。例如，若q的值为50.0，则输出应为：Sn=50.416695。请将源文件保存为exercise2-1.scala，在REPL模式下测试运行，测试样例：q=1时，Sn=2；q=30时，Sn=30.89145
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2023-10-09 10:58:09
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# 如何实现“spark编程操作题”
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助一名刚入行的小白学习如何实现“spark编程操作题”。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装Spark |
| 2 | 创建一个Spark应用程序 |
| 3 | 编写Spark应用程序代码 |
| 4 | 编译和运行Spark应用程序 |
| 5 |
原创
2024-05-13 03:53:28
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在使用Spark SQL进行数据处理时，`count`函数是最常用的操作之一。这个操作可以帮助我们快速了解数据的规模，以便进行后续的分析和处理。接下来，我们将深入探讨如何解决与“Spark SQL编程count”相关的问题。以下是我们解决过程的详细记录。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保有一个合适的环境来运行Spark SQL。以下是一些基础要求：
- **前置依赖安装**：
1. DataFrame 的创建1.1 RDD 和 DataFrame 的区别
RDD 是一种弹性分布式数据集，Spark中的基本抽象。表示一种不可变的、分区储存的集合，可以进行并行操作
DataFrame是一种以列对数据进行分组表达的分布式集合， DataFrame等同于Spark SQL中的关系表。相同点是，他们都是为了支持分布式计算而设计注意：rdd 在 Excutor 上跑的大部分是 Py
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2024-01-12 10:52:20
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RDD设计与运行原理RDD结构不存储中间结果，减少磁盘损耗。采用了惰性调用，即在RDD的执行过程中，真正的计算发生在RDD的“行动”操作，对于“行动”之前的所有“转换”操作，Spark只是记录下“转换”操作应用的一些基础数据集以及RDD生成的轨迹，即相互之间的依赖关系，而不会触发真正的计算。Spark操作中经常会用到“键值对RDD”（Pair RDD），用于完成聚合计算。普通RDD里面存储的数据类
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2024-08-28 21:59:51
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文章目录1．pyspark交互式编程（1）该系总共有多少学生；（2）该系共开设了多少门课程；（3）Tom同学的总成绩平均分是多少；（4）求每名同学的选修的课程门数；（5）该系DataBase课程共有多少人选修；（6）各门课程的平均分是多少；（7）使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。2.编写独立应用程序实现数据去重1.环境准备2.假设当前目录为/usr/local/spark/my
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2024-08-16 13:50:34
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文章目录一.Spark DataFrame概述1.1 创建DataFrame1.1.1 通过json文件创建DataFrame1.1.2 通过CSV文件创建DataFrame1.1.3 通过hive table创建DataFrame1.1.4 通过jdbc数据源创建DataFrame二.Spark SQL实战2.1 DataFrame的统计信息2.2 DataFrame的select操作2.3
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2023-11-20 23:35:19
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文章目录8天Python从入门到精通第十五章 PySpark案例实战15.1 前言介绍15.1.1 Spark是什么15.1.2 Python On Spark15.1.3 PySpark15.1.4 Why PySpark15.1.5 衔接大数据方向15.1.6 总结 第十五章 PySpark案例实战15.1 前言介绍15.1.1 Spark是什么定义：Apache Spark是用于大规模数据
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2024-02-01 22:29:13
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Spark SQL编程要点总结 数据选取：select()支持列名或表达式，可用expr处理复杂运算；drop()删除列；withColumn()新增/修改列；cast()转换类型。agg聚合操作：结合groupBy()使用sum/avg等函数，常用alias重命名，配合orderBy排序。python空值处理：统计空值，填充缺失值，replace处理异常0值。时间处理：Pandas的to_datetime或Spark的DataType。spark多数据源加载，txt,csv,json,包括MySQL读写
什么是Spark sql?分布式的SQL查询引擎，官方测试结果比 Hive sql 快 100倍；从 Spark-2.2.0版
原创
2022-11-03 14:44:02
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选择题1. spark 的四大组件下面哪个不是 (D)A.Spark Streaming B Mlib C Graphx D Spark R2.下面哪个端口不是 spark 自带服务的端口 ( C)A.8080 B.4040 C.8090 D.180803.spark 1.4 版本的最大变化 ( B)A spark sql Release 版本 B 引入 Spark R C DataFrame D
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2023-08-06 00:40:00
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