JAVA SparkSQL初始和創建DataFrame的幾種方式
建議參考SparkSQL官方文檔：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一、前述 1、SparkSQL介紹 Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL ...
原文：【sparkSQL】創建DataFrame及保存
首先我們要創建SparkSession val spark SparkSession.builder .appName test .master local .getOrCreate import spark.implicits. 將RDD轉化成為DataFrame並支持SQL操作 然后我們通過SparkSession來創建DataFrame .使用toDF函數創建DataFrame 通過導入 i ...
2018-05-15 12:54 0 1699 推薦指數：
相關推薦
【Spark-SQL學習之二】 SparkSQL DataFrame創建和儲存
環境 虛擬機：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客戶端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依賴jdk1.8) spark-1.6 1、讀取json格式的文件創建DataFrame注意：(1)json ...
【Spark篇】---SparkSQL初始和創建DataFrame的幾種方式
一、前述 1、SparkSQL介紹 Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL產生的根本原因是其完全脫離了Hive的限制。 SparkSQL支持查詢原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能夠 ...
SparkSql之DataFrame操作
Spark SQL中的DataFrame類似於一張關系型數據表。在關系型數據庫中對單表或進行的查詢操作，在DataFrame中都可以通過調用其API接口來實現。可以參考，Scala提供的DataFrame API。 本文中的代碼基於Spark-1.6.2的文檔實現 ...
SparkSQL /DataFrame /Spark RDD誰快？
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 ...
【sparkSQL】DataFrame的常用操作
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession sca ...
SparkSQL之dataframe寫入mysql報錯
一.異常情況及解決方案 在使用Spark SQL的dataframe數據寫入到相應的MySQL表中時，報錯，錯誤信息如下： 代碼的基本形式為: df.write.jdbc(url, result_table, prop) 根據圖片中的報錯，搜索資料，得知是由於Spark ...
pyspark創建RDD數據、RDD轉DataFrame以及保存
pyspark創建RDD的方式主要有兩種，一種是通過spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile讀取生成RDD數據；另一種是通過spark.sparkContext.parallelize創建RDD數據。 1. 首先導入庫和進行環境配置 ...