Scala spark-shell:架构函数structType类型不匹配 - 腾讯云开发者社区

一、使用case class定义DataFrame表结构 Scala中提供了一种特殊的类，用case class进行声明，中文也可以称作“样本类”。样本类是一种特殊的类，经过优化以用于模式匹配。...scala> df.show二、使用StructType定义DataFrame表结构 Spark 提供了StructType用于定义结构化的数据类型，类似于关系型数据库中的表结构。...通过定义StructType，可以指定数据中每个字段的名称和数据类型，从而更好地组织和处理数据。...（1）导入需要的类型.scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row（2）定义表结构。...scala> val myschema = StructType( List(StructField("empno",DataTypes.IntegerType), StructField

1201 0

第三天：SparkSQL

Schema scala> val structType: StructType = StructType(StructField("name", StringType) :: StructField(...._ DataFrame跟DataSet均可使用模式匹配获取各个字段的值跟类型。...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...: StructType = StructType(StructField("input", LongType) :: Nil) //缓存数据的类型 override def bufferSchema...在这里插入图片描述强类型实现强类型无法使用SQL形式查询调用函数，只能用DSL风格。

13.2K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

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

案例演示，spark-shell命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame - 反射推断 - 自定义Schema 调用toDF函数，创建DataFrame...> empDF.schema 可以发现Schema封装类：StructType，结构化类型，里面存储的每个字段封装的类型：StructField，结构化字段。...其一、StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组其二、StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填自定义Schema结构...针对Row中数据定义Schema：StructType val schema: StructType = StructType( Array( StructField("user_id...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。

2.6K5 0

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

2.3K4 0

大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

() scala> spark.sql("select addName(name) as newName, age from people").show() ========== 应用 UDAF 函数...（用户自定义聚合函数） ========== 1、弱类型用户自定义聚合函数步骤如下：（1）新建一个 Class 继承UserDefinedAggregateFunction，然后复写方法： ...// 聚合函数需要输入参数的数据类型 override def inputSchema: StructType = ??? ...// 聚合缓冲区中值的数据类型 override def bufferSchema: StructType = ??? ...，Average 是聚合函数在运行的时候内部需要的数据结构，Double 是聚合函数最终需要输出的类型。

1.5K2 0

Spark SQL 快速入门系列(2) | SparkSession与DataFrame的简单介绍

当我们使用 spark-shell 的时候, spark 会自动的创建一个叫做spark的SparkSession, 就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext ? 二....DataFrame的转换从本质上来说更具有关系, 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API 2.1 创建 DataFrame With a SparkSession, applications...{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql....._2)) // 创建 StructType 类型 val types = StructType(Array(StructField("name", StringType...res0: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([null,Michael], [30,Andy], [19,Justin]) 说明：得到的RDD中存储的数据类型是

2.2K3 0

Scala学习教程笔记三之函数式编程、集合操作、模式匹配、类型参数、隐式转换、Actor、

但是Scala的模式匹配除了可以对值进行匹配之外，还可以对类型进行匹配，对Array和List的元素情况进行匹配，对case class进行匹配，甚至对有值或者没值进行匹配。..."E"); } } 4.2:对类型进行模式匹配: Scala的模式匹配一个强大之处就在于，可以直接匹配类型，而不是值。...如果不使用泛型进行统一的类型限制，那么在后期程序运行过程中，难免出现问题，比如传入了不希望的类型，导致程序出现问题。在使用类的时候，比如创建类的对象，将类型参数替换为实际的类型，即可。...6.4:隐式转换的发生时机: a、调用某个函数，但是给函数传入的参数的类型，与函数定义的接受参数类型不匹配。...b、使用某个类型的对象，调用某个方法，而这个方法并不存在与该类型中。 c、使用某个类型的对象，调用某个方法，虽然该类型有这个方法，但是给方法传入的参数类型，与方法定义的接受参数的类型不匹配。

2.9K5 0

大数据技术Spark学习

._ 7、DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型 DataFrame： testDF.map { case Row(col1: String, col2...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...(即聚合函数) 强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。弱类型用户自定义聚合函数通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义聚合函数。...，产生新的列表 // 聚合缓冲区中值的数据类型 def bufferSchema: StructType = { StructType(StructField("sum", LongType

5.3K6 0

Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ // 注册一个 udf 函数: toUpper是函数名, 第二个参数是函数的具体实现 scala> spark.udf.register...用户自定义聚合函数强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数 2.1 弱类型UDF(求和) 1.源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01.udf import com.buwenbuhuo.spark.sql.day01...) // 缓冲区的类型 override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("sum",DoubleType)::Nil...) // 缓冲区的类型 override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("sum",DoubleType)

1.5K3 0

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

udf函数 public UDFRegistration udf() collection 函数，用于用户自定义函数例子： Scala版本： [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...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 ?...确保RDD提供的每行结构匹配提供的schema，否则运行异常 public Dataset createDataFrame(java.util.List rows,StructType...否则它会尝试找到一个临时view ，匹配到当前数据库的table/view，全局的临时的数据库view也是有效的。...这个函数还是比较有用的，很多地方都能用到 implicits函数 public SparkSession.implicits$ implicits() 嵌套Scala对象访问 stop函数 public

3.6K5 0

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

中数据类型为元组类型，或者Seq序列中数据类型为元组 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中函数，包含类似RDD转换函数和类似SQL关键词函数 - 案例分析 - step1、加载文本数据为RDD - step2、通过toDF...Dataset = RDD + Schema Dataset是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换。 ...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...Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。

4K4 0

Structured API基本使用

._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为 spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可： 1.2 创建Dataset...以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...), StructField("loc", StringType, nullable = true)) // 2.创建 schema val schema = StructType...DEPTNO: bigint ... 6 more fields] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数...col("colName") column("colName") // 对于 Scala 语言而言，还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种语法糖进行引用。

2.7K2 0

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

这些操作也参考了与强类型的Scala/Java Datasets中的”类型转换” 对应的”无类型转换” ....从原始的 RDD 创建 RDD 的 Row（行）; Step 1 被创建后, 创建 Schema 表示一个 StructType 匹配 RDD 中的 Row（行）的结构....用户可以从一个 simple schema （简单的架构）开始, 并根据需要逐渐向 schema 添加更多的 columns （列）....这种更改是为了匹配 Hive 1.2 的行为，以便从 numeric（数值）类型进行更一致的类型转换到 TimestampType。更多详情请参阅 SPARK-11724 。...一般来说论文类尝试使用两种语言的共有类型（如 Array 替代了一些特定集合）。在某些情况下不通用的类型情况下，（例如，passing in closures 或 Maps）使用函数重载代替。

26.1K8 0

SparkSQL的两种UDAF的讲解

然而这些函数是针对dataframe设计的，当然sparksql也有类型安全的版本，java和scala语言接口都有，这些就适用于强类型Datasets。...{ StructType代表的是该聚合函数输入参数的类型。...例如，一个UDAF实现需要两个输入参数，类型分别是DoubleType和LongType，那么该StructType格式如下： new StructType() .add("doubleInput...def inputSchema: StructType 该StructType代表aggregation buffer的类型参数。...的数据类型 def bufferSchema: StructType = { StructType(StructField("sum", LongType) :: StructField

2.6K2 0

Spark 编程入门

注意：仅配置练习环境无需安装Hadoop，无需安装Scala。 1，安装Java8 注意避免安装其它版本的jdk，否则会有不兼容问题。...1，通过spark-shell进入Spark交互式环境，使用Scala语言。 2，通过spark-submit提交Spark应用程序进行批处理。...5，安装Apache Toree-Scala内核。可以在jupyter 中运行spark-shell。使用spark-shell运行时，还可以添加两个常用的两个参数。...spark-shell --master yarn-cluster #提交scala写的任务 ....八，共享变量当Spark集群在许多节点上运行一个函数时，默认情况下会把这个函数涉及到的对象在每个节点生成一个副本。但是，有时候需要在不同节点或者节点和Driver之间共享变量。

1.4K2 0

Apache Hudi +MinIO + HMS构建现代数据湖

这种兼容性代表了现代数据湖架构中的一个重要模式。 HMS集成：增强数据治理和管理虽然 Hudi 提供开箱即用的核心数据管理功能，但与 HMS 集成增加了另一层控制和可见性。...• 简化的架构管理：在 HMS 中定义和实施 Hudi 表的架构，确保跨管道和应用程序的数据一致性和兼容性。HMS 模式演化功能允许在不破坏管道的情况下适应不断变化的数据结构。...Spark REPL： /spark-3.2.1-bin-hadoop3.2/bin/spark-shell 进入 shell 后执行以下 Scala 行来创建数据库、表并向该表中插入数据： import...._ val schema = StructType(Array( StructField("language", StringType, true), StructField("users"...数据探索可以选择在同一 Shell 中利用以下 Scala 来进一步探索数据。

3801 0

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

例如，从Spark Shell连接postgres的配置为： SPARK_CLASSPATH=postgresql-9.3-1102-jdbc41.jar bin/spark-shell 远程数据库的表...数学函数（sign,ln,cos,etc）字符串函数（instr,length,printf,etc）用户自定义函数（UDF）用户自定义聚合函数（UDAF）用户自定义序列化格式器（SerDes...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...StructField(name, dataType, nullable): 表示StructType中的一个字段。name表示列名、dataType表示数据类型、nullable指示是否允许为空。...不同语言访问或创建数据类型方法不一样： Scala 代码中添加 import org.apache.spark.sql.types._，再进行数据类型访问或创建操作。 ?

9.1K3 0

Spark：一个高效的分布式计算系统

其架构如下图所示： ? Spark与Hadoop的对比 Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。 Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。...Spark主要的编程语言是Scala，选择Scala是因为它的简洁性（Scala可以很方便在交互式下使用）和性能（JVM上的静态强类型语言）。...用户编写的Spark程序被称为Driver程序，Dirver程序会连接master并定义了对各RDD的转换与操作，而对RDD的转换与操作通过Scala闭包(字面量函数)来表示，Scala使用Java对象来表示闭包且都是可序列化的...Java Spark支持Java编程，但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具，其它与Scala编程是一样的，因为都是JVM上的语言，Scala与Java可以互操作，Java编程接口其实就是对...在Spark-shell上写程序非常简单，就像在Scala Shell上写程序一样。

2.3K6 0

Spark2.x学习笔记：2、Scala简单例子

scala> Spark内置了Scala环境，进入spark-shell后可以看到scala>，可以直接输入scala语句，回车即执行。...scala> var b:Boolean=true b: Boolean = true scala> 备注：Scala语句的分号是可选的，且通常不写 2.2 Scala 变量在 Scala 中，使用关键词...每个函数参数后面必须带前缀冒号的类型标注，因为 Scala 编译器没办法推断函数参数类型。...这样就把问题转化为寻找函数的类型的问题。函数的类型，其实就是输入输出的类型。...使用 findFirstIn 方法找到首个匹配项。如果需要查看所有的匹配项可以使用 findAllIn 方法。

3.1K8 0

spark sql是如何比较复杂数据类型的？该如何利用呢？

复杂类型 StructField(name, dataType, nullable):代表StructType中的一个字段，字段的名字通过name指定，dataType指定field的数据类型，nullable...函数为入口来查看： max.scala-->greatest方法 arithmetic.scala-->Greatest类从代码中，我们看到，比较的方法入口是TypeUtils类的getInterpretedOrdering...：AtomicType（原子类型：一种内部类型，用于表示所有非null、UDT、数组、结构和映射）、ArrayType（数组的类型）、StructType（struct类型）、UserDefinedType...ArrayData, y: ArrayData): Int = { val leftArray = x val rightArray = y val minLength = scala.math.min...处理方法 struct的比较方法和数组类似，因为StructType的fields是以一个数组的结构存储的。

1.7K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

【赵渝强老师】Spark SQL的数据模型：DataFrame

第三天：SparkSQL

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

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

大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

Spark SQL 快速入门系列(2) | SparkSession与DataFrame的简单介绍

Scala学习教程笔记三之函数式编程、集合操作、模式匹配、类型参数、隐式转换、Actor、

大数据技术Spark学习

Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

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

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

Structured API基本使用

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

SparkSQL的两种UDAF的讲解

Spark 编程入门

Apache Hudi +MinIO + HMS构建现代数据湖

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

Spark：一个高效的分布式计算系统

Spark2.x学习笔记：2、Scala简单例子

spark sql是如何比较复杂数据类型的？该如何利用呢？

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐