package cn.spark.study.dataFramecore import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark ...
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.ja ...
2016-07-18 15:45 0 8530 推薦指數:
package cn.spark.study.dataFramecore import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark ...
組合(join) Dataframe的邏輯操作 重命名字段名 添加字段 拆分字 ...
Data streaming轉為DataFrame,不能直接一步轉到DF,需要先轉為RDD,然后再轉到DF,我們用流式處理數據后,再通過spark sql實時獲取我們想要的結果。 1.首先老規矩,創建spark上下文對象,spark SQL和spark Streaming,再創建個socket ...
#構造case class,利用反射機制隱式轉換 scala> import spark.implicits._ scala> val rdd= sc.textFile("input/textdata.txt") scala> case class Person(id ...
Spark DataFrame及RDD與DataSet轉換成DataFrame 一、什么是DataFrame DataFrame和RDD一樣,也是Spark的一種彈性分布式數據集,它是一個由列組成的數據集,概念上等同於關系型數據庫中的一張表。DataFrame可以從非常寬 ...
package dataframe import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession} //// Explore interoperability between DataFrame ...
如題所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD誰快? 按照官方宣傳以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame雖然基於RDD,但是由於對RDD做了優化,所以性能會優於RDD。 之前一直也是這么理解和操作的,直到最近遇到了一個場景,打破了這種不太准確的認識 ...
Spark RDD和DataSet與DataFrame轉換成RDD 一、什么是RDD RDD是彈性分布式數據集(resilient distributed dataset) 的簡稱,是一個可以參與並行操作並且可容錯的元素集合。什么是並行操作呢?例如,對於一個含4個元素的數組 ...