将scala数据帧转换为rdd[(Long，Vector)] - 腾讯云开发者社区

DataSet Dataset是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。...3.1 创建 1）创建一个样例类 scala> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 2）创建DataSet scala...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table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 3）将RDD转化为DataSet scala> peopleRDD.map...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]

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SparkMLlib的数据类型讲解

SparkMLlib的数据类型讲解 Mllib支持单机上存储的本地向量和矩阵，也支持由一个或者多个RDD支持的分布式矩阵。本地向量和本地矩阵是简单的数据模型，用作公共接口。...为了避免scala.collection.immutable.Vector该scala包被导入，你要引入的包是org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.linalg...将一个分布式矩阵转换为一个不同的格式可能需要一个全局的shuffle，代价是非常高的。目前为止，总共有四种类型的分布式矩已经被实现了。...例如，在 IndexedRow中存储格式是(Long, Vector)。一个IndexedRowMatrix可以被转换为RowMatrix通过删除其行索引。...CoordinateMatrix 可以从被创建RDD[MatrixEntry]，格式(Long, Long, Double)。

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Structured API基本使用

创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。...创建DataFrame Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换： 1....loc: String) // 3.创建 RDD 并转换为 dataSet val rddToDS = spark.sparkContext .textFile("/usr/file/dept.txt...RDD 转换为 dataFrame val deptDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) deptDF.show() 1.4 DataFrames与Datasets...互相转换 Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1

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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>.../people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala...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table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名。...> case class Person(name: String, age: Long) defined class Person 将RDD转化为DataSet scala> peopleRDD.map...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =

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Spark2.x学习笔记：3、 Spark核心概念RDD

3.2 RDD基本操作（1）RDD包括两大类基本操作Transformation和Acion Transformation 可以通过Scala集合或者Hadoop数据集钩子一个新的RDD 将已有...> rdd2.count res1: Long = 100 scala> （2）程序说明 spark-shell的日志信息Spark context available as 'sc'，表示spark-shell...scala> pets2.count res8: Long = 2 scala> pets2.take(2) res10: Array[(String, Int)] = Array((dog,1),...()方法表示将某个文件转换为RDD（实际上是利用了TextInputFormat生成了一个HadoopRDD），所以sc.textFile(“file:///root/data/words”)表示将本地文件.../root/data/words转换为一个RDD。

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

转换为Dataset，可以通过隐式转，要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(...无论是DSL编程还是SQL编程，性能一模一样，底层转换为RDD操作时，都是一样的：Catalyst 17-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至MySQL 将分析数据保持到MySQL表中，直接调用

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Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

) |-- salary: long (nullable = true) scala> scala> empDF.show() +-------+------+ | name|salary...转换为Dataset，可以通过隐式转，要求RDD数据类型必须是CaseClass val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS() dataset.printSchema...DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...将数据类型为元组的RDD，转换为DataFrame val rdd: RDD[(Int, String, String)] = spark.sparkContext.parallelize(

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RDD转换为DataFrame

为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。...想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。 Spark SQL支持两种方式来将RDD转换为DataFrame。第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。...Java版本：Spark SQL是支持将包含了JavaBean的RDD转换为DataFrame的。JavaBean的信息，就定义了元数据。...DataFrame，再次转换为RDD JavaRDD teenagerRDD = teenagerDF.javaRDD(); // 将RDD中的数据，进行映射，映射为Student JavaRDD...版本：而Scala由于其具有隐式转换的特性，所以Spark SQL的Scala接口，是支持自动将包含了case class的RDD转换为DataFrame的。

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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

> Dataset createDataFrame(RDD rdd,scala.reflect.api.TypeTags.TypeTag evidence$2) 从rdd创建DateFrame...需要确保每行的RDD结构匹配提供的schema，否则将会运行异常。例如： [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...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。

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

RDD可以包含任何类型的Java，Scala对象，Python或R，包括用户自定义的类。RDDS的产生有两种基本方式：通过加载外部数据集或分配对象的集合如，list或set。...如果是Windows用户，建议将Spark放进名字没有空格的文件夹中。比如说，将文件解压到：C:\spark。正如上面所说的，我们将会使用Scala编程语言。...{Vector, Vectors} 这将导入所需的库。接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。...count操作应返回以下结果： res0: Long = 250 现在是时候为逻辑回归算法准备数据，将字符串转换为数值型。...在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。

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Spark Core快速入门系列(4) | ＜Action＞行动算子转换算子

: Long = 10 4. first() 1.作用: 返回 RDD 中的第一个元素....案例：创建一个RDD，将所有元素相加得到结果 // 1.创建一个RDD scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...案例：创建一个RDD，将所有元素相加得到结果 // 1.创建一个RDD scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2) rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD...，Spark 将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 10.saveAsSequenceFile(path) 作用: 将数据集中的元素以 Hadoop sequencefile 的格式保存到指定的目录下...at :24 // 2.统计每种key的个数 scala> rdd.countByKey res63: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(3

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Spark开发指南

本指南将展示这些特性，并给出一些例子。读者最好比较熟悉Scala，尤其是闭包的语法。请留意，你也可以通过spark-shell脚本，来交互式地运行Spark。我们建议你在接下来的步骤中这样做。...例如，我们可以调用distData.reduce((a, b) => a + b)来将数组的元素相加。我们会在后续的分布式数据集运算中进一步描述。...例如，我们可以通过使用如下的map和reduce操作：distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)将所有数据行的长度相加。...4.3 RDD的操作 RDD支持两种操作：转换（transformation）从现有的数据集创建一个新的数据集；而动作（actions）在数据集上运行计算后，返回一个值给驱动程序。...例如，map就是一种转换，它将数据集每一个元素都传递给函数，并返回一个新的分布数据集表示结果。另一方面，reduce是一种动作，通过一些函数将所有的元素叠加起来，并将最终结果返回给Driver程序。

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

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

= [age: bigint, name: string] 2）查看DataFrame的Schema信息 scala> df.printSchema root |-- age: long (nullable...1| |null| 1| | 30| 1| +----+-----+ 2.4 RDD转换为DateFrame 注意:如果需要RDD与DF或者DS之间操作，那么都需要引入 import...> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala> peopleRDD.map{ x => val para...= [name: string, age: int] 2.5 DateFrame 转换为RDD 直接调用rdd即可。...= [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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Spark之【RDD编程】详细讲解(No3)——《Action行动算子》

Action 4.1 reduce(func) 案例 1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。 2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果。...[0] at parallelize at :24 2）统计该RDD的条数 scala> rdd.count res1: Long = 10 4.4 first案例 1.作用：返回RDD...，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本。...4.10 saveAsSequenceFile(path) 作用：将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。...at :24 2）统计每种key的个数 scala> rdd.countByKey res63: scala.collection.Map[Int,Long] = Map(3 ->

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Spark2.x学习笔记：14、Spark SQL程序设计

Spark2.x学习笔记：14、 Spark SQL程序设计 14.1 RDD的局限性 RDD仅表示数据集，RDD没有元数据，也就是说没有字段语义定义。...RDD需要用户自己优化程序，对程序员要求较高。从不同数据源读取数据相对困难。合并多个数据源中的数据也较困难。...: Long = 6040 （4）case class作为RDD的schema scala> val userRDD =usersRDD.map(_.split("::")).map(p=>User(p...[5] at map at :29 （5）通过RDD.toDF将RDD转换为DataFrame scala> val userDF=userRDD.toDF userDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...> （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

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换参考文献简介简单抽样方法都有哪些？...: Map[T, Double], seed: Long): DataFrame Returns a stratified sample without replacement based on the..._jmap(fractions), seed), self.sql_ctx) spark 数据类型转换 DataFrame/Dataset 转 RDD： val rdd1=testDF.rdd val...rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名 import spark.implicits._ val testDF...= rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF(“col1”,“col2”) RDD 转 Dataet： // 核心就是要定义case class import

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Spark 算子

scala> b.collect res3: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (3,4), (3,5)) 上述例子中原RDD中每个元素的值被转换为一个序列...元素的数据类型相同，返回的RDD数据类型和被合并的RDD元素数据类型相同。...)] = Array((B,6), (A,5)) 13 groupByKey：将元素通过函数生成相应的Key，数据就转化为Key-Value格式，之后将Key相同的元素分为一组。...2.saveAsTextFile：函数将数据输出，存储到 HDFS 的指定目录。...3 collect： collect相当于toArray，不过已经过时不推荐使用，collect将分布式的RDD返回为一个单机的scala Array数据，在这个数组上运用 scala 的函数式操作。

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如何将RDD或者MLLib矩阵zhuanzhi

最近老有人在qq群或者公众号留言问浪尖如何将Spark Mllib的矩阵或者将一个RDD进行转置操作。...而分布式存储是基于RDD的，那么问题就又变成了如何将一个RDD进行转置。首先我们来介绍一下什么是转置操作：百科上的定义，将一个矩阵的行列互换得到的矩阵就是该矩阵的转置。...要想把一个RDD的行列互换的话，主要思路如下： 1，先转化RDD，给每一行带上唯一的行号(row, rowIndex)。..., rowIndex: Long): Array[(Long, (Long, Double))] = { val indexedRow = row.toArray.zipWithIndex...index, value) => resArr(index.toInt) = value } Vectors.dense(resArr) } 测试准备数据

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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)

结构化数据 - DataFrame，数据结构，底层还是RDD，加上Schema约束 - SQL 分析引擎，可以类似Hive框架，解析SQL，转换为RDD操作 - 4个特性易用性、多数据源...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 采用反射的方式将RDD转换为Dataset */ object _01SparkDatasetTest {...将RDD数据类型转化为 MovieRating /* 将原始RDD中每行数据（电影评分数据）封装到CaseClass样例类中 */ val ratingRDD: RDD[MovieRating...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转，要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()...> scala> case class Emp(name: String, salary: Long) defined class Emp scala> scala> val empDS =

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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》

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