强调它与方法一的区别:当DataFrame的数据结构不能够被提前定义.例如:(1)记录结构已经被编码成字符串 (2) 结构在文本文件中,可能需要为不同场景分别设计属性等以上情况出现适用于以下方法.1.people.txt:soyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,88 /** * Created by soyo on 17-10-10. * 使用编程方式定义RDD模式 */ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.sp…

1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射机制推断RDD模式 */import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoderimport org.apache.spark.sql.{Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.SparkSessionc…

一:准备数据源     在项目下新建一个student.txt文件,里面的内容为: ,zhangsan, ,lisi, ,wanger, ,fangliu, 二:实现 Java版: 1.首先新建一个student的Bean对象,实现序列化和toString()方法,具体代码如下: import java.io.Serializable; @SuppressWarnings("serial") public class Student implements Serializable {…

依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </dependency> RDD转化成DataFrame:通过StructType指定schema package com.zy.sparksql import org.apac…

spark sql中支持sechema合并的操作. 直接上官方的代码吧. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // sqlContext from the previous example is used in this example. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._…

创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内.外部的单机.分布式数据转换为DataFrame.以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用: # 从Hive中的users表构造DataFrame users = sqlContext.table("users") # 加载S3上的JSON文件 logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.js…

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计…

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S…

转载自:https://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52227909 UDF: User Defined Function,用户自定义的函数,函数的输入是一条具体的数据记录,实现上讲就是普通的Scala函数:UDAF:User Defined Aggregation Function,用户自定义的聚合函数,函数本身作用于数据集合,能够在聚合操作的基础上进行自定义操作: 实质上讲,例如说UDF会被Spark SQL中的Catalyst封装成为E…

一.窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description  Ranking  rank   rank rank值可能是不连续的  Ranking  dense_rank  denseRank rank值一定是连续的  Ranking  percent_rank   percentRank 相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )  R…

首先看个Not in Subquery的SQL: // test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表 select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 对应的完整的逻辑计划和物理计划为: == Parsed Logical Plan == 'Project [*] +- 'Filter NOT 't1.id IN (list#3 []…

SQL中DateTime转换成Varchar样式语句及查询结果:Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AMSelect CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1): 05/16/06Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2): 06.05.16Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3): 16/05/06…

Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决 1.问题显示如下所示:     Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation 2.原因: Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3.解决方案: 通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下:   spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled"…

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p…

引言 Apache Spark 2.2 以及以上版本提供的三种 API - RDD.DataFrame 和 Dataset,它们都可以实现很多相同的数据处理,它们之间的性能差异如何,在什么情况下该选用哪一种呢? RDD 从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 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. 在正常情况下都不推荐使用 RDD 算子 在某种抽象层面来说,使用…

方式一: 通过case class创建DataFrames(反射) TestDataFrame1.scala package com.bky // 隐式类的导入 // 定义case class,相当于表结构 case class Dept(var id:Int, var position:String, var location:String) // 需要导入SparkSession这个包 import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 方式一: 通…

1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用.executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) *基表不能被广播,比如 left out…

从官网来copy过来的几种模式描述: Scala/Java Python Meaning SaveMode.ErrorIfExists(default) "error"(default) When saving a DataFrame to a data source, if data already exists, an exception is expected to be thrown. SaveMode.Append "append" When saving…

程序里面经常会即支持Oracle数据库,又支持sql数据库.而有些Oracle内置函数用的比较多,但在sql中语法有些不同,我做了些整理,希望可以帮助大家.... 1.oracle中的内置函数:oracle 中的round函数(四舍五入)(sql也可以用)oracle 中的trunc返回的是当天日期的[00:00:00]oracle 中的floor,floor(n)取小于等于数值n的最大整数(sql也可以用)oracle 中的length函数 sqlserver中是lenoracle 中的dat…

1. 连接mysql 首先需要把mysql-connector-java-5.1.39.jar 拷贝到 spark 的jars目录里面: scala> import org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqlContext=new SQLContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with…

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使用registerTempTable注册表是一个临时表,生命周期只在所定义的sqlContext或hiveContext实例之中.换而言之,在一个sqlontext(或hiveContext)中registerTempTable的表不能在另一个sqlContext(或hiveContext)中使用. 而saveAsTable则是永久的,只要连接存在,spark再启的时候,这个表还是在的. 官网上的描述: Unlike theregisterTempTable command, saveAsTa…

行列转换对于工作还是学习中总是不可避免的会遇到(虽然本人还尚未工作,萌萌哒的学生一枚),解决的方法也有很多,我这里就总结一下我所想解决的问题以及怎么去解决的方法, 可能网上已经有很多类似的方法了,有的比我的可能会更好,就当我记录一下自己的学习经历吧.这里我们列举一个关于股票的每日入账出账做一个统计然后整理数据,虽然例子可能不太合理, 但是不要太执着于这些细节,能说明问题就好,傻笑ing..... 1 列转行:按照某一列分组,将另一列作为行时列名可数,不变. 什么意思呢?话说多了反而不懂,放两张图…

date_format的函数使用令日期格式转换变得十分便捷首先先说一个自己粗心踩到的坑.因为最开始自己建的表里面存的数据,已经固定是周一的时间了,然后有一个状态判断是需要拿到所有周一是否有数据,当时忘记自己建表的时候已经是固定周一时间了的,于是在逻辑上又拿到本月所有的周一,再进行查询判断.后面发现本地测试是可行的,但是部署到测试环境下,查询不到数据了,后面开始找了原因. 本可两句代码搞定的事情,被自己弄成了很多. 根据data_format函数,将数据库里的时间转换成指定的年月时间进行判断,查询…

--建表 ),课程 ),分数 int) --插入数据 ) ) ) ) ) ) 1.静态行转列(确定有哪些列) select 姓名, end)语文, end)数学, end)物理 from tb group by 姓名 2.动态行转列(不确定有哪些列) ) set @sql='select 姓名' select @sql=@sql+',max(case 课程 when '''+课程+''' then 分数 else 0 end)['+课程+']' from(select distinct 课程 f…

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于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去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API…

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于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去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API…

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…