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DAtAFrAmE spArk

打印DataFrame里面的模式 在创建完DataFrame之后,我们一般都会查看里面数据的模式,我们可以通过printSchema函数来查看。它会打印出列的名称和类型: students.printSchema root |-- id: string (nullable = true) |-- studentName: string (nu...

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DataFrameusers = sqlConte...

sparksql中为了将普通的rdd可以进行执行sql的操作,而将rdd封装成一个结构化的模型, 就是dataframe, 获得dataframe后就可以创建临时表进行sql操作了。

试试这样: df.groupBy("key").agg(sum($"quantity") as "c1", avg($"quantity") as "c2")

spark dataframe的select和selectexpr的区别 Select是把要遍历的集合IEnumerable逐一遍历,每次返回一个T,合并之后直接返回一个IEnumerable,而SelectMany则把原有的集合IEnumerable每个元素遍历一遍,每次返回一个IEnumerable,把这些IEnumera...

在eclipse中,依次选择“File” –>“New” –> “Other…” –> “Scala Wizard” –> “Scala Project”,创建一个Scala工程,并命名为“SparkScala”。 右击“SaprkScala”工程,选择“Properties”,在弹出的框中,按照下图所示,依次选择“Java Build Path” –>“Li...

DataFrame是Spark SQL的一种编程抽象,它是一张分布式的表,是数据类型为Row的DataSet,可以简单认为:DataFrame是DataSet[Row]的别名。 你说我们得到了一张表可以做些什么呢?那些数据库的操作都可以,比如增删改查,联结操作等等,都是可以的...

创建 SQLContext Spark SQL 中所有相关功能的入口点是 SQLContext 类或者它的子类, 创建一个 SQLContext 的所有需要仅仅是一个 SparkContext。 使用 Scala 创建方式如下: val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext =...

而case class类就是继承了Product。我们所熟悉的TupleN类型也是继承了scala.Product类的,所以我们也可以通过TupleN来创建DataFrame: [python] view plain copy val mobiles=sqlContext.createDataFrame(Seq((1,"Android"), (2, "iPhone"))) mo...

官网解释: RDD:A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. rdd是一个分布式的数据集,数据分散在分布式集群的各台机器上 A DataFrame is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created u...

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