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spArk DAtAFrAmE 遍历

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。

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...

首先我们创建一个DataFrame,该DataFrame包含的数据如下 假如我们想要筛选D列数据中大于0的行 使用&符号可以实现多条件筛选,当然是用"|"符号也可以实现多条件,只不过他是或的关系。 假如我们只需要A和B列数据,而D和C列数据都是用于筛选的

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.io.Source import java.io.PrintWriter import util.control.Breaks._ import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import java.sql.DriverManage...

然后我们进入spark-shell,控制台的提示说明Spark为我们创建了一个叫sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 接下来我们希望把本地的JSON文件转化为DataFrame: scala> val df = sqlContext.jsonFile("/path/to/your/jsonfile")df: or...

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...

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...

RDD:AResilientDistributedDataset(RDD),thebasicabstractioninSpark.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ADataFrameisequivalenttoarelationaltableinSparkSQL,andcanbecreatedusingvariousfunctionsinSQLContextdataf...

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...

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

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