Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

Spark 是大数据领域的一大利器,花时间总结了一下 Spark 常用算子,正所谓温故而知新. Spark 算子按照功能分,可以分成两大类:transform 和 action.Transform 不进行实际计算,是惰性的,action 操作才进行实际的计算.如何区分两者?看函数返回,如果输入到输出都是RDD类型,则认为是transform操作,反之为action操作. 准备 准备阶段包括spark-shell 界面调出以及数据准备.spark-shell 启动命令如下: bin/spark-s

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131

1. sortBy是Transformation算子,为什么会触发Action sortBy需要对数据进行全局排序,其需要用到RangePartitioner,而在创建RangePartitioner时需要大概知道有多少数据,以及数据的范围(采样),其内部获取这个范围(rangeBounds)是通过调用sample方法得到,在调用完sample后会调用collect方法,所以会触发Action 2. Spark SQL概述 2.1 Spark SQL定义: Spark SQL是Spark用来处理

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现. 可以参考,Scala提供的DataFrame API.本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

DataFrame df = ...StructType schema = df.schema().add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.LongType, false)); 使用RDD的zipWithIndex得到索引,作为ID值:JavaRDD<Row> rdd = df .javaRDD() // 转为JavaRDD .zipWithIndex() // 添加索引,结果为JavaPairRDD<Row,

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

Spark小课堂Week3 FirstSparkApp(代码优化) RDD代码简化 对于昨天练习的代码,我们可以从几个方面来简化: 使用fluent风格写法,可以减少对于中间变量的定义. 使用lambda表示式来替换对象写法,可以使用到类型推断功能,减少对于类型的定义. 优化后代码如下: return this.getInputRDD(PracticePojo.class) .mapToPair( practicePojo -> new Tuple2<>(practicePojo.get

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

测试数据: ** * 使用DataFrame实现WordCount */ object DataFrameWordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName).master("local").getOrCreate() import spark.implicits._ val linesDF =

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

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

一.dataframe操作大全 https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52802150 https://www.jianshu.com/p/009126dec52f spark左外连接:https://blog.csdn.net/iduanyingjie/article/details/57449539 structField.structType.schame:https://blog.csdn.net/legotime/article/

目录 Part I. Gentle Overview of Big Data and Spark Overview 1.基本架构 2.基本概念 3.例子(可跳过) Spark工具箱 1.Datasets: Type-Safe Structured APIs 2.Structured Streaming 3.Machine Learning and Advanced Analytics 4.Lower-Level APIs Part II. Structured APIs-DataFrames,

PySpark DataFrame 添加自增 ID 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/62634.html 在用 Spark 处理数据的时候,经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序号,在存入数据库的时候,自增 ID 也常常是一个很关键的要素. 在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能,所以只能通过其他方式实现,或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现. 下面呢就介绍三种实现方式. 创建 DataFrame 对象 from p

RDD:RDD分区数,若从HDFS创建RDD,RDD的分区就是和文件块一一对应,若是集合并行化形式创建,RDD分区数可以指定,一般默认值是CPU的核数. task:task数量就是和分区数量对应. 一.transformation算子: (1)map(func):将函数应用于RDD中的每一个元素,将返回值构成新的RDD. rdd.map(x=>x+1) 如:{1,2,3,3}    结果为 {2,3,4,4} (2)mapPartitions(func):函数中传入的参数是迭代器,迭代器里面保存

SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类,作为 spark 库的入口点: 它表示连接到 spark,在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例,并且只能创建一个: 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RDD,这是相对于 SparkSession 说的,因为 它创建的对象都是 DataFrame: 创建 sc class SparkContext(__builtin__.object): def __i

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,