一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame

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

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}

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

#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))

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.

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

一:RDD与DataFrame互相转换 1.总纲 二:DataFrame转换为RDD 1.rdd 使用schema可以获取DataFrame的schema 使用rdd可以获取DataFrame的数据 三:RDD转换为DataFrame 1.第一种方式 使用反射, RDD的数据类型必须是case class. import sqlContext.implicits._ //如果不写,下面的转换不成功 //transform val path="/spark/logs/input" val

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

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

Spark SQL有两种方法将RDD转为DataFrame. 1. 使用反射机制,推导包含指定类型对象RDD的schema.这种基于反射机制的方法使代码更简洁,而且如果你事先知道数据schema,推荐使用这种方式: 2. 编程方式构建一个schema,然后应用到指定RDD上.这种方式更啰嗦,但如果你事先不知道数据有哪些字段,或者数据schema是运行时读取进来的,那么你很可能需要用这种方式. 利用反射推导schema Scala Java Python Spark SQL的Scala接口支持自动

简述 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同:DataFrame多了数据的结构信息,即schema.RDD是分布式的 Java对象的集合.DataFrame是分布式的Row对象的集合. 作者:jacksu来源:简书|2016-03-21 10:40   RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了

什么是DataFrame 在Spark中,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. RDD和DataFrame的区别 DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame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.使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标. RDD,

RDD与DataFrame转换1. 通过反射的方式来推断RDD元素中的元数据.因为RDD本身一条数据本身是没有元数据的,例如Person,而Person有name,id等,而record是不知道这些的,但是变成DataFrame背后一定知道,通过反射的方式就可以了解到背后这些元数据,进而转换成DataFrame.如何反射?Scala: 通过case class映射,在case class里面说我们这个RDD里面每个record的不同列的元数据是什么.(废弃)当样本类不能提前确定时(例如,当记录的

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

RDD是Spark建立之初的核心API.RDD是不可变分布式弹性数据集,在Spark集群中可跨节点分区,并提供分布式low-level API来操作RDD,包括transformation和action. RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,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

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.

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是:Apache Spark提供极其简单.易用的APIs,支持跨多种语言(比如:Scala.Java.Python和R)来操作大数据. 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代替RDD的场景.文章大部分聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/namhwik/p/5967910.html RDD与DataFrame转换1. 通过反射的方式来推断RDD元素中的元数据.因为RDD本身一条数据本身是没有元数据的,例如Person,而Person有name,id等,而record是不知道这些的,但是变成DataFrame背后一定知道,通过反射的方式就可以了解到背后这些元数据,进而转换成DataFrame.如何反射?Scala: 通过case class映射,在case class里

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java