更多内容参考我的大数据学习之路 文档说明 StringIndexer 字符串转索引 StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。...|e |3.0 | |5 |f |3.0 | +---+--------+-------------+ IndexToString 索引转字符串...at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:266) at org.apache.spark.sql.types.StructType...:128) at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:59) at org.apache.spark.sql.types.StructType.apply...(StructType.scala:265) at org.apache.spark.ml.feature.IndexToString.transformSchema(StringIndexer.scala
例如实时转储原始数据，然后每隔几小时将其转换为结构化表格，以实现高效查询，但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受的。...幸运的是，Structured Streaming 可轻松将这些定期批处理任务转换为实时数据。此外，该引擎提供保证与定期批处理作业相同的容错和数据一致性，同时提供更低的端到端延迟。...非结构化数据 相比之下，非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象，其不包含标记或元数据以定义数据的结构。报纸文章，医疗记录，图像，应用程序日志通常被视为非结构化数据。...b", IntegerType()) events.select(from_json("a", schema).alias("c")) Scala: val schema = new StructType...例如，如果我们想要准确地获取某些其他系统或查询中断的位置，则可以利用此选项 3.2 Structured Streaming 对Kafka支持 从Kafka中读取数据，并将二进制流数据转为字符串： #
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。...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。...; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; /** *...structType = DataTypes.createStructType(structFields); // 第三步，使用动态构造的元数据，将RDD转换为DataFrame DataFrame
Schema scala> val structType: StructType = StructType(StructField("name", StringType) :: StructField(..., structType) dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] DataFrame转换为RDD 直接调用...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ 注册UDF，功能为在数据前添加字符串 scala> spark.udf.register(...Hive Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。
时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下： 1.在设置Schema字段类型为DoubleType，抛“name 'DoubleType' is not defined”异常； 2.将读取的数据字段转换为...(PythonRDD.scala:234) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner.compute(PythonRDD.scala:152)...(RDD.scala:323) at org.apache.spark.rdd.RDD.iterator(RDD.scala:287) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.compute...lambda x:x[0].split(",")) \ .map(lambda x: (x[0], float(x[1]))) [x8km1qmvfs.png] 增加标红部分代码，将需要转换的字段转换为...3.总结 ---- 1.在上述测试代码中，如果x1列的数据中有空字符串或者非数字字符串则会导致转换失败，因此在指定字段数据类型的时候，如果数据中存在“非法数据”则需要对数据进行剔除，否则不能正常执行。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...在 Scala 中，使用 case class 类型导入 RDD 并转换为 DataFrame，通过 case class 创建 Schema，case class 的参数名称会被利用反射机制作为列名。...这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...这里 sqlContext 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持 val 修饰的对象的引入。...{StructType,StructField,StringType} // 根据自定义的字符串 schema 信息产生 DataFrame 的 Schema val
> scala> empDF.rdd res2: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[12]...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...{DoubleType, LongType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql....针对Row中数据定义Schema：StructType val schema: StructType = StructType( Array( StructField("user_id...>2.11.12scala.version> scala.binary.version>2.11scala.binary.version> spark.version
Spark SQL 支持两种不同的方法将现有 RDD 转换为 Datasets。 第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的 RDD 的 schema。...使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...teenagerNamesByFieldDF.show(); /** +------------+ | value| +------------+ |Name: Justin| +------------+ */ Scala...org.apache.spark.sql.types.StructType; // JavaRDD JavaRDD peopleRDD = sparkSession.sparkContext...value| +-------------+ |Name: Michael| | Name: Andy| | Name: Justin| +-------------+ */ Scala
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...{DoubleType, LongType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql....针对Row中数据定义Schema：StructType val schema: StructType = StructType( Array( StructField("user_id...scala-library ${scala.version} org.apache.spark...org.apache.spark spark-sql_${scala.binary.version} ${spark.version
val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() 上面是person类转换为序列，然后序列转换为DataFrame。...spark.read.json(path) 这里其实为DataFrame，但是通过 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...as[Person] 转换为了dataset，person则为case类。 runInferSchemaExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?....map(_.split(",")) .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim)) 上面分别是创建一个字符串...schemaString ，然后对schemaString处理，通过StructField和StructType转换为schema ，rowRDD 则是由peopleRDD转换而来。
org.apache.spark.sql.types.DataTypes; // Import StructType and StructField import org.apache.spark.sql.types.StructType...当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为true。...有些数据库（例：H2）将所有的名字转换为大写，所以在这些数据库中，Spark SQL也需要将名字全部大写。...数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示 查询结果为多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作 在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后 转自
DataSet API支持Scala和Java语言，不支持Python。...DataFrame API支持Scala、Java、Python、R。...com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "tableName", "user" -> "root", "root" -> "123")).load() 2.RDD转换为...注意：如果不指定存储格式，则默认存储为parquet result.write.format("json").save("hdfs://ip:port/res2") Spark SQL的几种使用方式...().getOrCreate() UDF、UDAF、Aggregator UDF UDF是最基础的用户自定义函数，以自定义一个求字符串长度的udf为例： val udf_str_length = udf
目前Hudi 不维护模式注册表，其中包含跨基础文件的更改历史记录。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。...._ scala> import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row scala> val tableName = "hudi_trips_cow...: String = file:///tmp/hudi_trips_cow scala> val schema = StructType( Array( | StructField("rowId...StringType,true), | StructField("intToLong", IntegerType,true) | )) schema: org.apache.spark.sql.types.StructType
与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。...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。...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。..."))).collect() // Array(Map("name" -> "Justin", "age" -> 19)) 以编程方式指定模式 当case class不能提前定义时（例如，记录的结构用字符串编码...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。
RDD： RDD[Array[String]] 每条记录是字符串构成的数组 RDD[(String, Int, ….)].../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...mapDataFrame.groupBy(col("gid")).agg(count("gid") as cnt) 最后返回的是分组字段，和计算字段 即：gid, cnt //分组字段，需要特别提一下的是，可以不指定...mapDataFrame.cube(...).agg(...) 4、union val unionDataFrame = aggDagaset1.union(aggDagaset2) //处理空值，将空值替换为...—-介绍 RDD 【5】RDD 介绍 【6】Spark Scala API
如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。...import spark.implicits._ val testDF = testDS.toDF DataFrame 转 DataSet： import spark.implicits._ case ... def bufferSchema: StructType = { StructType(StructField("sum", LongType) :: StructField("count...当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为 true。...SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。
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...), StructField("loc", StringType, nullable = true)) // 2.创建 schema val schema = StructType...DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1: org.apache.spark.sql.Dataset...[Emp] = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] # Datasets转DataFrames scala> ds.toDF() res2
以编程的方式指定Schema Scala Java Python 当 case class 不能够在执行之前被定义（例如, records 记录的结构在一个 string 字符串中被编码了, 或者一个...从 Spark 1.6 开始，LongType 强制转换为 TimestampType 期望是秒，而不是微秒。...DataFrames 仍然可以通过调用 .rdd 方法转换为 RDDS 。 在 Scala 中，有一个从 SchemaRDD 到 DataFrame 类型别名，可以为一些情况提供源代码兼容性。...Skew data flag: Spark SQL 不遵循 Hive 中 skew 数据的标记....StructType org.apache.spark.sql.Row StructType(fields) Note（注意）: fields 是 StructFields 的 Seq.
master("local[2]") .getOrCreate() import spark.implicits._ // 直接从一个scala的集合到df，做练习或测试用.../* val df: DataFrame = (1 to 10).toDF("number") // df.show // 转rdd rdd中存储的一定是Row val...import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession /** ** * * @author 不温卜火...{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql....{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.
package cn.itcast.spark.ds import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.types.StructType...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()...，封装到DataFrame中，指定CaseClass，转换为Dataset scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json...resources/users.parquet") df2.show(10, truncate = false) // load方式加载，在SparkSQL中，当加载读取文件数据时，如果不指定格式...("datas/resources/employees.json") // 对JSON格式字符串，SparkSQL提供函数：get_json_object, def get_json_object(
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