Mysql中的条件语句在我们对数据进行转换的时候比较有用，这样就不需要创建中转表。...= "" IF ELSE 流程控制语句 在mysql存储过程中的用法： IF search_condition THEN statement_list [ELSEIF search_condition...[ELSE statement_list] END IF IF作为一条语句，在END IF后需要加上分号“;”以表示语句结束，其他语句如CASE、LOOP等也是相同的。...UPDATE salary SET sex = IF(sex = 'm', 'f', 'm') 也可以利用条件语句，在搜索的时候，直接进行数据转换 select *,(CASE WHEN sex='1'...参考资料： 1、Mysql if case总结 2、Leetcode swap salary 3、select case when if 的一些用法 4、IF Syntax
SQL语句提供了很多种JOINS 的类型： 内连接 外连接 全连接 自连接 交叉连接 在本文将重点介绍自连接和交叉连接以及如何在 Pandas DataFrame 中进行操作。...自连接 顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...要获取员工向谁汇报的姓名，可以使用自连接查询表。 我们首先将创建一个新的名为 df_managers的 DataFrame，然后join自己。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...总结 在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。
#前言：这篇我们接着写shell的另外一个条件语句case，上篇讲解了if条件语句。...case条件语句我们常用于实现系统服务启动脚本等场景，case条件语句也相当于if条件语句多分支结构，多个选择，case看起来更规范和易读 #case条件语句的语法格式 case "变量" in...，然后使用case条件语句进行判断，根据用户输入的值执行相关的操作，给用户输入的水果添加颜色 #扩展：输出菜单的另外种方式 cat<<-EOF =============================...实践3.开发nginx启动脚本 #主要思路： #1.主要通过判断nginx的pid文件有无存在，通过返回值查看有没有运行 #2.通过case语句获取参数进行判断 #3.引入系统函数库functions中的...、比较，应用比较广，case条件语句主要是写服务的启动脚本，各有各的优势。
_ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...使用反射来推断模式 Spark SQL 的 Scala 接口支持将元素类型为 case class 的 RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了表的模式。...元素为 case class 的 RDD 可以转换成 DataFrame 并可以注册为表进而执行 sql 语句查询。...DataFrame 可以创建临时表，创建了临时表后就可以在上面执行 sql 语句了。本节主要介绍 Spark 数据源的加载与保存以及一些内置的操作。...jars postgresql-9.4.1207.jar 远程数据库中的数据可以被加载为 DataFrame 或 Spark SQL 临时表，支持以下选项： 选项 含义 url 要连接的 JDBC url
使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...使用反射读取case class的参数名称，并将其变为列的名称。Case class也可以嵌套或包含复杂类型，如Seqs或Arrays。此RDD可以隐式转换为DataFrame，然后将其注册为表格。...表可以在随后的SQL语句中使用。...1， Row从原始RDD 创建元素类型为Row的RDD; 2，使用StructType创建一组schema，然后让其匹配步骤1中Rows的类型结构。...(rowRDD, schema) // Creates a temporary view using the DataFrame peopleDF.createOrReplaceTempView("people
得到的优化执行计划在转换成物理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。...3.5.1 通过反射的方式获取 Scheam Spark SQL 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...若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark 的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。...此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE) 语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse...4.3.2 外部 Hive 应用 如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤： 1) 将 Hive 中的 hive-site.xml 拷贝或者软连接到 Spark 安装目录下的 conf
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...根据阿里专家Spark的DataFrame不是真正的DataFrame-秦续业的文章-知乎[1]的文章： DataFrame 应该有『保证顺序，行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。
问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包？ 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？...import spark.implicits._ Scala中与其它语言的区别是在对象，函数中可以导入包。这个包的作用是转换RDD为DataFrame。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19") 这里调用sql语句。...val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset) 这行代码，是读取上面创建的dataset，然后创建DataFrame。...我们来看官网 它是 JDBC database 连接的一个参数，是一个字符串tag/value的列表。于是有了下面内容 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
（3）Hive 的集成，Spark SQL 通过内嵌的 Hive 或者连接外部已经部署好的 Hive 实例，实现了对 Hive 语法的集成和操作。 ...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...3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。...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。...3、可以通过 spark-sql 或者 spark-shell 来进行 sql 的查询，完成和 hive 的连接。
笔记内容： 20.5 shell脚本中的逻辑判断 20.6 文件目录属性判断 20.7 if特殊用法 20.8/20.9 case判断 笔记日期：2017-11-22 20.5 shell脚本中的逻辑判断...，then语句块范围中的就是需要执行的代码。...shell中的case语句和其他编程语言中的switch语句意思是一样的，只不过shell中的这个语法看起来比较的诡异一些，是以case关键字来声明条件。...case这种条件判断语句就是对号入座式的判断，即当变量符合某一个值（value）时，就执行这个值里面的代码块，例如当变量a的值为1时，就会匹配case代码块里值为1的代码块，如果没匹配到对应的值就会执行...*) 里的代码，shell的case语句中需要使用 ;; 来跳出语句，这和其他语言的break含义是一样的，因为可读性的问题所以case相比于if要复杂一些。
使用反射推断Schema Scala Java Python Spark SQL 的 Scala 接口支持自动转换一个包含 case classes 的 RDD 为 DataFrame.Case...能够被隐式转换成一个 DataFrame 然后被注册为一个表.表可以用于后续的 SQL 语句. // For implicit conversions from RDDs to DataFrames...这是因为结果作为 DataFrame 返回，并且可以轻松地在 Spark SQL 中处理或与其他数据源连接。...除了连接属性外，Spark 还支持以下不区分大小写的选项: 属性名称 含义 url 要连接的JDBC URL。 源特定的连接属性可以在URL中指定。...因此，表中的所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。 numPartitions 在表读写中可以用于并行度的最大分区数。这也确定并发JDBC连接的最大数量。
问题导读 1.DataFrame中本文使用了row哪些方法？ 2.操作DataFrame row需要导入什么包？...如果你想一个spark sql程序，那么你会想，你到底该使用哪个包，如何嵌入sql语句，如何创建表，如何显示表内容，如何指定表显示字段。下面解决了我们这些问题。...case class Person(name: String, age: Long) 这里是自定义了一个类，跟普通类稍微有一些区别。 详细参考： scala中case class是什么？...，以及DataFrame行的操作 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...方法，它是DataFrame的row的方法，返回的是name字段的值 官网解释如下 ?
2、统一的数据访问方式，Spark SQL提供标准化的SQL查询。 3、Hive的继承，Spark SQL通过内嵌的hive或者连接外部已经部署好的hive案例，实现了对hive语法的继承和操作。...4、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。...SQL语句 DataSet查询方式 定义一个DataSet，先定义一个Case类 三、DataFrame、Dataset和RDD互操作 1、RDD->DataFrame： 普通方式：例如rdd.map...自带的people.txt,路径在下面的代码中 case class Person(name:String,age:Int) val peopleDF=spark.sparkContext.textFile...3、可以通过spark-sql或者spark-shell来进行sql的查询。完成和hive的连接。 ? 这就是hive里面的表 ?
1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中，我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象...而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...2 RDD、DataFrame、DataSet 的共性与转换 在 Spark 中，RDD、DataFrame、DataSet 三种类型的数据集是有一定的共同特性的，因此它们三者之间可以相互进行转换，而且需要转换的场景也较为常见...DataFrame 转 DataSet DataFrame 与 DataSet 均支持 Spark SQL 的算子操作，同时也能进行 SQL 语句操作，下面的实战中会进行演示。...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 中的户型信息数据文件，分隔符为逗号，将数据加载到定义的 Schema 中，并转换为 DataSet 数据集： case class Huxing
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。...SparkSession新的起始点 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SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...外部Hive应用 如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?
3、电影评分统计分析【使用DataFrame封装】 - SparkSQL中数据分析2种方式： 方式一：SQL编程 类似Hive中SQL语句 方式二：DSL编程 调用DataFrame...命令行，专门提供编写SQL语句 类似Hive框架种hive SparkSQL ThriftServer当做一个服务运行，使用JDBC/ODBC方式连接，发送SQL语句执行 类似HiveServer2...服务 - jdbc 代码 - beeline命令行，编写SQL 03-[掌握]-Dataset 是什么 Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展...，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset
：class、object、case class，class和object通常被定义在一个源文件中，且名称相同。...case class在Spark开发中常用来定义实体类。 进阶用法 在阅读Spark源码的时候，发现了很多scala很多有趣的用法，这里就拿出其中具有代表性的两个用法：柯里化和贷出模式。...我们在一个方法中定义了连接的获取和关闭，这个方法中的形参是个函数，我们就在方法中，把获取的连接等资源，就“贷”给形参的函数，然后在调用这个方法传入函数时，在函数体直接使用连接进行操作。...原因有二： spark源码是scala实现的 scala符合流处理的设计 下面是Spark官方文档提供的三段代码，三段代码做了相同的事情，是一个RDD到DataFrame实现SparkSQL计算的代码。...); 在RDD到DataFrame的转换中，Java还需要定义一个实体类。
合并多个数据源中的数据也较困难。 14.2 DataFrame和Dataset （1）DataFrame 由于RDD的局限性，Spark产生了DataFrame。...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...这是因为SQL语句虽然简单，但是SQL的表达能力却是有限的（所以Oracle数据库提供了PL/SQL）。...也就是说Spark session对象（spark）中的SparkContext就是Spark context对象（sc）,从下面输出信息可以验证。...> import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row （3）定义case class scala> case class User
Spark中的DataFrame和Dataset有什么区别？请解释其概念和用途。 在Spark中，DataFrame和Dataset是两个重要的数据抽象层。...DataFrame是一种以列为基础的数据结构，类似于关系型数据库中的表。它具有以下几个主要特点： 结构化数据：DataFrame是一种结构化的数据格式，每一列都有明确的数据类型。...SQL支持：DataFrame提供了对SQL查询的支持，可以使用SQL语句对DataFrame进行查询和操作。这使得开发人员可以使用熟悉的SQL语法进行数据处理，降低学习成本。...我们首先创建了一个SparkSession对象，用于与Spark集群建立连接。...而Dataset是一种强类型的数据结构，提供了更好的类型安全性和高性能。无论是DataFrame还是Dataset，都是Spark中重要的数据抽象层，用于处理和分析大规模的分布式数据集。
，如大小、分区等支持Streaming Source/Sink灵活、强大和事务性的写入APISpark2.3中V2的功能支持列扫描和行扫描列裁剪和过滤条件下推可以提供基本统计和数据分区事务写入API支持微批和连续的...（ClickHouseOptions）创建操作ClickHouse的工具类（ClickHouseHelper） 实现获取ClickHouse连接对象的方法实现创建表的方法实现生成插入sql语句的方法实现生成修改...sql语句的方法实现生成删除sql语句的方法实现批量更新sql的方法创建测试单例对象读取clickhouse的数据以及将数据写入clickhouse中实现方法：在logistics-etl模块cn.it.logistics.etl.realtime.ext.clickhouse...中的字段与数据库中的字段相同，拼接SQL语句时使用全量字段拼接 // if (data.numFields == fields.length) { // } else { //...表示DataFrame中的字段与数据库中的字段不同，拼接SQL时需要仅拼接DataFrame中有的字段到SQL中 // } for (i <- 0 until fields.length
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