将Scala SQL输出另存为DataFrame - 腾讯云开发者社区

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scala 将异常信息完成输出到日志中

scala 将异常信息完成输出到日志中 /** * scala 将异常信息完成输出到日志中 * @param e * @param data

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VFPBS 猫框直接将SQL image字段变成图片输出

代码很简单 itm_image为image字段 itm_fname为图片文件名 Define Class ctl_image As SESSION Pro...

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Spark2.x学习笔记：14、Spark SQL程序设计

我们知道Spark SQL提供了两种方式操作数据： SQL查询 DataFrame和Dataset API 既然Spark SQL提供了SQL访问方式，那为什么还需要DataFrame和Dataset的...转换为DataFrame scala> val userDF=userRDD.toDF userDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [userID: bigint...> （7）输出DataFrame的Schema scala> userDF.printSchema root |-- userID: long (nullable = false) |-- gender...> （10）将DataFrame数据以JSON格式写入HDFS scala> userDF.write.json("/tmp/json") scala> （11）查看HDFS [root@node1...schema table text textFile scala> （14）将JSON文件转化为DataFrame scala> val df=spark.read.json("/tmp

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第三天：SparkSQL

通过反射确定（需要用到样例类）创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>...") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD...> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 将DataFrame转化为DataSet，添加类型 scala> df.as...] 将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age...输出数据格式： ?

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大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

3、Spark SQL 可以执行 SQL 语句，也可以执行 HQL 语句，将运行的结果作为 Dataset 和 DataFrame（将查询出来的结果转换成 RDD，类似于 hive 将 sql 语句转换成...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。...() //将 DataFrame 注册为表 df.createOrReplaceTempView("persons") // 执行 Spark SQL 查询操作 spark.sql...>,StringType,Some(List(StringType))) scala> df.createOrReplaceTempView("people") scala> spark.sql("...即直接指定类型 2、对于 Spark SQL 的输出需要使用 sparkSession.write 方法（1）通用模式 dataFrame.write.format("json").save("path

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Spark实时（三）：Structured Streaming入门案例

-- Scala 包--> org.scala-lang scala-library..., "node3") .option("port", 9999) .load() //3.将每行数据切分成单词，首先通过as[String]转换成Dataset操作...| | c| 3| | b| 2| | a| 3| +-----+-----+ 三、以上代码注意点如下 SparkSQL 默认并行度为200，这里由于数据量少，可以将并行度通过参数...StructuredStreaming读取过来数据默认是DataFrame，默认有“value”名称的列对获取的DataFrame需要通过as[String]转换成Dataset进行操作结果输出时的...OutputMode有三种输出模式：Complete Mode、Append Mode、Update Mode。

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大数据技术Spark学习

所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！ ?...5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。...DataFrame -> RDD ： df.rdd 注意输出类型：res2: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([Michael,29], [Andy...").save("hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet") // Spark SQL 的通用输出模式 scala> peopleDF.show() +...//hadoop102:9000/namesAndAges.parquet") // Spark SQL 的专业输出模式 scala> peopleDF.show() +---+-------+ |age

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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

本文中所使用的都是scala语言，对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程，不过挺简单的，慢慢熟悉就好：https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...basic example") .enableHiveSupport() .getOrCreate() 1、使用toDF方法创建DataFrame对象使用toDF方法，我们可以将本地序列...最后，我们还可以将一个Scala的列表转化为DF： val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1....show() 输出为： ?...= spark.createDataFrame(rdd, schema) df.show() } 输出为： ?

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慕课网Spark SQL日志分析 - 5.DateFrame&Dataset

5.DateFrame&Dataset 1.DateFrame产生背景 DataFrame 不是Spark Sql提出的。而是在早起的Python、R、Pandas语言中就早就有了的。...image.png 3.DataFrame和RDD的对比 RDD：分布式的可以进行并行处理的集合 java/scala ==> JVM python ==> python runtime DataFrame...java/scala/python ==> logic plan 从易用的角度来看，DataFrame的学习成本更低。由于R语言，Python都有DataFrame，所以开发起来很方便 ?...-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json") // 输出dataframe对应的schema信息 peopleDF.printSchema...The DataFrame API is available in Scala, Java, Python, and R.

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大数据开发语言scala：源于Java，隐式转换秒杀Java

这比Python更动态了吧，而且scala最后也是转换成Java运行，这能不报错？编译无问题、运行无报错，String类型的6还变成了int类型，最后输出结果7。...当做参数传入，最后正常输出。...如图，最后say的形参自动绑定implicit修饰的变量a，传入say()中输出结果。 scala 既然开胃菜吃完，接着就从scala最简单的语法看起。...val aqi = new aqi() aqi.say("hello aqi") 最后输出hello aqi。But sorry，在scala中虽然可以这样用，但是建议不要这么用。...it DataFrame wordCountsDataFrame = spark.sql("select word, count(*) as total from words group by

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Spark实时（六）：Output Sinks案例演示

{DataFrame, SparkSession} /** * 读取Socket数据，将数据写入到csv文件 */ object FileSink { def main(args: Array...二、Memory Sink memory Sink是将结果作为内存表存储在内存中，支持Append和Complete输出模式，这种结果写出到内存表方式多用于测试，如果数据量大要慎用...Scala代码如下： package com.lanson.structuredStreaming.sink import org.apache.spark.sql....{DataFrame, SaveMode, SparkSession} /** * 读取Socket 数据，将数据写出到mysql中 */ object ForeachBatchTest {...Scala代码如下： package com.lanson.structuredStreaming.sink import java.sql.

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

2.2 SQL风格语法 (主要) 1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =...) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala> peopleRDD.map{ x => val para = x.split(",");People(para(0),para(1)....1）创建一个DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD

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我是一个DataFrame，来自Spark星球

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

将 DataFrame 注册为 temporary view （临时视图）允许您对其数据运行 SQL 查询....Run SQL on files directly （直接在文件上运行 SQL）不使用读取 API 将文件加载到 DataFrame 并进行查询, 也可以直接用 SQL 查询该文件....Scala/Java Any Language Meaning SaveMode.ErrorIfExists(default) "error"(default) 将 DataFrame 保存到 data...已经存在, 则预期 DataFrame 的内容将 overwritten （覆盖）现有数据....对于查询结果合并多个小文件: 如果输出的结果包括多个小文件, Hive 可以可选的合并小文件到一些大文件中去，以避免溢出 HDFS metadata. Spark SQL 还不支持这样.

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spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式），或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。...DataFrame [Scala] 纯文本查看复制代码 ?... f) 执行一些代码块并打印输出执行该块所花费的时间。

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Note_Spark_Day13：Structured Streaming(内置数据源、自定义Sink（2种方式）和集成Kafka)

Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中思想：将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...进行词频统计，基于SQL分析 // 第一步、将DataFrame注册为临时视图 inputStreamDF.createOrReplaceTempView("view_temp_lines")...如何保存流式应用End-To-End精确性一次语义 3、集成Kafka【掌握】结构化流从Kafka消费数据，封装为DataFrame；将流式数据集DataFrame保存到Kafka Topic...org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version...} org.apache.spark spark-sql-kafka-0-10_${scala.binary.version

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Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决

这次我遇到了一个在使用Spark将DataFrame写入Hive表时出现的Schema不匹配问题，虽然最终解决了，但整个排查过程让我对Spark和Hive之间的交互机制有了更深入的理解。...## 问题现象在一次任务执行中，我尝试使用以下代码将DataFrame写入Hive表： ```scala val df = spark.read.parquet("/path/to/data")...```scala df.printSchema() ``` 输出结果为： ``` root |-- col1: string (nullable = true) |-- col2: long (...### 第二步：查看Hive表的Schema 接着，我通过Hive命令行查询了目标表的Schema： ```sql DESCRIBE hive_table_name; ``` 输出结果为： ``...```scala import org.apache.spark.sql.functions.col val dfWithDouble = df.withColumn("col2", col("col2

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

= [name: string, age: bigint] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...DataFrame scala> val df = spark.read.json("/input/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame =...Person 3）将DateFrame转化为DataSet scala> df.as[Person] res14: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

("/datas/resources/people.txt") dataframe: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string] scala>...[String] = [value: string] scala> scala> dataframe.rdd res0: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row...[11] at rdd at :26 scala> scala> dataset.toDF() res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string...") empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, salary: bigint] scala> scala>...scala> scala> val empDF = spark.read.table("db_hive.emp") empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [

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Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

）编写DSL，调用DataFrame API（类似RDD中函数，比如flatMap和类似SQL中关键词函数，比如select）编写SQL语句注册DataFrame为临时视图编写SQL...scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json") empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...尤其使用Python数据分析人员第二种：SQL 编程将DataFrame/Dataset注册为临时视图或表，编写SQL语句，类似HiveQL；分为2步操作，先将DataFrame注册为临时视图...Dataset中API（函数）分析数据，其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL 语句函数，部分截图如下：基于SQL分析将Dataset/DataFrame注册为临时视图，编写SQL

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scala 将异常信息完成输出到日志中

VFPBS 猫框直接将SQL image字段变成图片输出

Spark2.x学习笔记：14、Spark SQL程序设计

第三天：SparkSQL

大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

Spark实时（三）：Structured Streaming入门案例

大数据技术Spark学习

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Spark中DataFrame写入Hive表时的Schema不匹配问题排查与解决

Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

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