为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划、执行计划优化等逻辑；可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...Dataframe 是 Dataset 的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 Dataframe 转换为 Dataset。...，支持代码自动优化 DataFrame与DataSet的区别 DataFrame： DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值， 每一列的值没法直接访问。...Logical Plan通过Analyzer模块借助于Catalog中的表信息解析为Logical Plan；此时，Optimizer再通过各种基于规则的优化策略进行深入优化，得到Optimized
DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表，也可以理解为R/Python中的一个data frame。...在HiveContext中默认解析器为”hiveql“，也支持”sql“解析器。...存储一个DataFrame，可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...3.3 JSON数据集 Spark SQL能自动解析JSON数据集的Schema，读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。
如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。
Dataframe，可理解为无限表格 [cloudtrail-unbounded-tables.png] 转化为Dataframe我们可以很方便地使用Spark SQL查询一些复杂的结构 val cloudtrailEvents...这里我们为StreamingQuery指定以下配置： 从时间戳列中导出日期 每10秒检查一次新文件（即触发间隔） 将解析后的DataFrame中的转换数据写为/cloudtrail上的Parquet格式表...例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...星号（*）可用于包含嵌套结构中的所有列。...我们在这里做的是将流式DataFrame目标加入静态DataFrame位置： locationDF = spark.table("device_locations").select("device_id
Shark即Hive on Spark，为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce...Shark的设计导致了两个问题： 一是执行计划优化完全依赖于Hive，不方便添加新的优化策略 二是因为Spark是线程级并行，而MapReduce是进程级并行，因此，Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题...RDD是分布式的 Java对象的集合，但是，对象内部结构对于RDD而言却是不可知的 DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息。...如图所示为RDD和DataFrame的区别。...中创建一个DataFrame，名称为peopleDF，把peopleDF保存到另外一个JSON文件中，然后，再从peopleDF中选取一个列（即name列），把该列数据保存到一个文本文件中。
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive...二、DataFrame & DataSet 2.1 DataFrame 为了支持结构化数据的处理，Spark SQL 提供了新的数据结构 DataFrame。...在 Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的...这也就是为什么在 Spark 2.0 之后，官方推荐把 DataFrame 看做是 DatSet[Row]，Row 是 Spark 中定义的一个 trait，其子类中封装了列字段的信息。
方法底层还是调用text方法，先加载数据封装到DataFrame中，再使用as[String]方法将DataFrame转换为Dataset，实际中推荐使用textFile方法，从Spark 2.0开始提供...中，需要解析提取字段的值。...(5,truncate = true) // TODO：使用SparkSQL自带函数，针对JSON格式数据解析的函数 import org.apache.spark.sql.functions...默认值为false，如果数据文件首行是列名称，设置为true 3）、是否自动推断每个列的数据类型：inferSchema 默认值为false，可以设置为true 官方提供案例： 当读取CSV/...中读取MySQL表的数据通过JdbcRDD来读取的，在SparkSQL模块中提供对应接口，提供三种方式读取数据： 方式一：单分区模式 方式二：多分区模式，可以设置列的名称，作为分区字段及列的值范围和分区数目
在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...这一版本中包含了许多新的功能特性，其中一部分如下： 数据框架（DataFrame）：Spark新版本中提供了可以作为分布式SQL查询引擎的程序化抽象DataFrame。...通过调用将DataFrame的内容作为行RDD（RDD of Rows）返回的rdd方法，可以将DataFrame转换成RDD。...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...下一篇文章中，我们将讨论可用于处理实时数据或流数据的Spark Streaming库。
该 flag 告诉 Spark SQL 将 INT96 数据解析为 timestamp 以提供与这些系统的兼容性. spark.sql.parquet.cacheMetadata true 打开 Parquet...从 1.6.1 开始，在 sparkR 中 withColumn 方法支持添加一个新列或更换 DataFrame 同名的现有列。...对于代表一个 JSON dataset 的 DataFrame，用户需要重新创建 DataFrame，同时 DataFrame 中将包括新的文件。...PySpark 中 DataFrame 的 withColumn 方法支持添加新的列或替换现有的同名列。...该列将始终在 DateFrame 结果中被加入作为新的列，即使现有的列可能存在相同的名称。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？...spark.stop() } } 第3章 Spark SQL 解析 3.1 新的起始点 SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点，一个叫 SQLContext...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...如果想关闭该功能，直接将该参数设置为 disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为 String 类型，不再进行类型解析。...SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对 DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。
本篇是该系列的第二篇，我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame，你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame，你别说，还真有点相似。.../test.json") df.show() } 结果为： ?...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。...spark.sql()函数中的sql语句，大部分时候是和hive sql一致的，但在工作中也发现过一些不同的地方，比如解析json类型的字段，hive中可以解析层级的json，但是spark的话只能解析一级的...json（这是我在工作中的发现，也可能不太对，大家可以自己尝试一下）。
（类似Spark Core中的RDD） 2、DataFrame、DataSet DataFrame是一种类似RDD的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...DataSet全都是Spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点： 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的...import spark.implicits._ // RDD=>DF // 1-1、普通rdd转换成DF：需要手动为每一列补上列名(补充元数据) val df: DataFrame = rdd01
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。...在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，DataFrame跟DataSet,他们跟RDD的区别首先从版本上来看 RDD(Spark1.0) ----> DataFrame(Spark1.3...跟RDD和DataSet不同，DataFrame 每一行类型都固定为Row，每一列值无法直接访问，只有通过解析才可以获得各个字段。...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。
2、Spark on Hive和Hive on Spark Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。...Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。 二、基础概念 1、DataFrame ? DataFrame也是一个分布式数据容器。...创建DataFrame的几种方式 1、读取json格式的文件创建DataFrame json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。...DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。 注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。.../sparksql/parquet") result.show() sc.stop() 5、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例) 两种方式创建DataFrame java代码
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。...另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...比如说某列数据类型为整型(int)，那么它的数据集合一定是整型数据。这种情况使数据解析变得十分容易。...三、SparkSQL入门 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。
欢迎您关注《大数据成神之路》 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。...另外，使用这种方式，每个数据记录产生一个JVM对象，如果是大小为200GB的数据记录，堆栈将产生1.6亿个对象，这么多的对象，对于GC来说，可能要消耗几分钟的时间来处理（JVM的垃圾收集时间与堆栈中的对象数量呈线性相关...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...比如说某列数据类型为整型(int)，那么它的数据集合一定是整型数据。这种情况使数据解析变得十分容易。...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。
接下来将举例一些最常用的操作。完整的查询操作列表请看Apache Spark文档。...5.5、“substring”操作 Substring的功能是将具体索引中间的文本提取出来。在接下来的例子中，文本从索引号（1,3），（3,6）和（1,6）间被提取出来。...5) 分别显示子字符串为（1,3），（3,6），（1,6）的结果 6、增加，修改和删除列 在DataFrame API中同样有数据处理函数。...('new_column', F.lit('This is a new column')) display(dataframe) 在数据集结尾已添加新列 6.2、修改列 对于新版DataFrame API...and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作 通过GroupBy()函数，将数据列根据指定函数进行聚合。
Spark 2.x 里，一个 Person 的 Dataset 或 DataFrame，是二维行+列的数据集，比如一行一个 Person，有 name:String, age:Int, height:Double...： Java 类 class Person { String name; int age; double height} 的多个对象可以方便地转化为 Dataset/DataFrame 多条 json...SparkSession 程序入口 val lines = spark.readStream.textFile("some_dir") // 将 some_dir 里的内容创建为 Dataset/DataFrame...Source, Sink, StreamExecution 及其重要成员变量标识在下图，接下来将逐个详细解析。...:-) 五、全文总结 自 Spark 2.0 开始，处理 structured data 的 Dateset/DataFrame 被扩展为同时处理 streaming data，诞生了 Structured
GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...，假设只想将值为 42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
