#构造case class,利用反射机制隐式转换 scala> import spark.implicits._ scala> val rdd= sc.textFile("input/textdata.txt") scala> case class Person(id:Int,name:String) scala> val df = rdd.map(_.split(",")).map(x=>Person(x(0).toInt,x(1))…

写在前面 主要是加载文件为RDD,再把RDD转换为DataFrame,进而使用DataFrame的API或Sql进行数据的方便操作 简单理解:DataFrame=RDD+Schema 贴代码 package february.sql import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}…

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.这种基于反射的方式,代码比较简洁,当你已经知道你的RDD的元数据时,是一种非常不错的方式. 第二种方式 是通过编程接…

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   转载请标明出处:小帆的帆的专栏 RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销 频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC   import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.…

这三个数据集看似经常用,但是真正归纳总结的时候,很容易说不出来 三个之间的关系与区别参考我的另一篇blog  http://www.cnblogs.com/xjh713/p/7309507.html 则三个用代码转换如下: 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2. RDD -> DataFrame     val df = spark.read.json(rdd) 3. Dataset -> RDD    val rdd = ds.rdd 4. Da…

SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setMaster("local").setAppName("ClzMap"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); JavaRDD<String> line_str = javaSparkContext.textFile("C:\\Users\\Administra…

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 该篇主要介绍DataSet与DataFrame. 一.生成DataFrame 1.1.通过case class构造DataFrame package com.personal.test import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession} object DataFrameTest { case class…

package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import java.io.Serializable;import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.…