Scala/Spark:当list of columns >0时如何选择只读列 - 腾讯云开发者社区

这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...Parquet 格式 Parquet 是很多数据处理系统都支持的列存储格式，其相对于行存储具有以下优势：可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量压缩编码可以降低磁盘存储空间。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。...若设置为 true，Spark SQL 会根据每列的类型自动为每列选择一个压缩器进行数据压缩 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 设置一次处理多少

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原荐 SparkSQL简介及入门

3、行存储VS列存储目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。...它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。 ...RDD.toDF(“列名”) scala> val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6)) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]...scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing"),(2,"shanghai") ) ) res3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String...| 2|shanghai| +---+--------+ 例如3列的 scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing",100780),(2,"shanghai

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SparkSQL极简入门

3、行存储VS列存储目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。...它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。...scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing"),(2,"shanghai") ) )res3: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String...|+---+--------+ 例如3列的 scala> sc.parallelize(List( (1,"beijing",100780),(2,"shanghai",560090),(3,"xi'an...可以只读取需要的数据，降低IO数据量；压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节约存储空间。

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

Save Modes （保存模式） Save operations （保存操作）可以选择使用 SaveMode , 它指定如何处理现有数据如果存在的话.... 配置, 默认为 true .当禁用 type inference （类型推断）时, string type （字符串类型）将用于 partitioning columns （分区列）....当 scanned （扫描）的所有 columns （列）都是 partition columns （分区列）并且 query （查询）具有满足 distinct semantics （不同语义）的 aggregate...属性名称默认含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置为 true 时，Spark SQL 将根据数据的统计信息为每个列自动选择一个压缩编解码器...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。

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详解Apache Hudi Schema Evolution(模式演进)

场景 • 可以添加、删除、修改和移动列（包括嵌套列） • 分区列不能演进 • 不能对 Array 类型的嵌套列进行添加、删除或操作 SparkSQL模式演进以及语法描述使用模式演进之前，请先设置spark.sql.extensions...当前模式演进开启后不能关闭添加列语法 -- add columns ALTER TABLE Table name ADD COLUMNS(col_spec[, col_spec ...])...示例 alter table h0 add columns(ext0 string); alter table h0 add columns(new_col int not null comment '...._ scala> import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Row scala> val tableName = "hudi_trips_cow...] = List([row_1,part_0,0,bob,v_0,0], [row_2,part_0,0,john,v_0,0], [row_3,part_0,0,tom,v_0,0]) scala>

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PySpark UD(A)F 的高效使用

2.PySpark Internals PySpark 实际上是用 Scala 编写的 Spark 核心的包装器。...这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...为了摆脱这种困境，本文将演示如何在没有太多麻烦的情况下绕过Arrow当前的限制。先看看pandas_udf提供了哪些特性，以及如何使用它。...): Pandas DataFrame columns ([str]): list of column names Returns: dataframe: new

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DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

拿 pandas 举例子，当创建了一个 DataFrame 后，无论行和列上数据都是有顺序的，因此，在行和列上都可以使用位置来选择数据。...从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。行标签和列标签的存在，让选择数据时非常方便。...我们可以很容易选择一段时间（行上选择）和几列（列上选择）数据。当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。...TraversableLike.scala:234) at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:392) at scala.collection.TraversableLike...$class.map(TraversableLike.scala:234) at scala.collection.immutable.List.map(List.scala:296)

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Spark SQL DataFrame与RDD交互

虽然这种方法更详细，但直到运行时才知道列及其类型，才能构造 DataSets。 1....目前为止，Spark SQL 还不支持包含 Map 字段的 JavaBean。但是支持嵌套的 JavaBeans，List 以及 Array 字段。...val teenagersDF = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19") // The columns...使用编程方式指定Schema 当 JavaBean 类不能提前定义时（例如，记录的结构以字符串编码，或者解析文本数据集，不同用户字段映射方式不同），可以通过编程方式创建 DataSet，有如下三个步骤：...Java版本： import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD

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Spark(1.6.1) Sql 编程指南+实战案例分析

DataFrame的API适用于Scala、Java和Python. 该页上所有的例子使用Spark分布式中的样本数据，可以运行在spark-shell或者pyspark shell中。...这种方式更加的繁琐，它允许你构建一个DataFrame当列以及类型未知，直到运行时才能知道时。...这个RDD可以隐式地转换为DataFrame，然后注册成表，表可以在后续SQL语句中使用Spark SQL中的Scala接口支持自动地将包含JavaBeans类的RDD转换成DataFrame。...SaveModel，如果数据已经存在了，指定如何处理已经存在的数据。...此外，当执行一个Overwrite，在写入新的数据之前会将原来的数据进行删除。

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Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

这里SDK选择的是jdk-8，也是它相对来说比较稳定的缘故，Spark的版本选择了2.4.0，则是考虑到公司的需求。 ? 所以现在你就创建好了一个项目，这个项目具有一个统一的层级架构。...然后我们可以创建一个scala的文件。 ? 这里要注意蓝色的框，如果不点scala文件夹，是看不到上面我选择的Scala Class这个选项的。...创建scala文件的时候，我们选择object，这一点和Java不太一样，但在这里，可以简单的认为它就是一种class。 ? 这些都准备好了，我们就可以开始写代码了！ 2....Remark 8: 代码中用到的for (x columns)称作增强for循环，比较类似的用法是Python中的for i in list或者Java中的for(x: list)。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。那应该如何操作呢？

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。...HBase通过批量操作实现了这一点，并且使用Scala和Java编写的Spark程序支持HBase。...有关使用Scala或Java进行这些操作的更多信息，请查看此链接https://hbase.apache.org/book.html#_basic_spark。...确保根据选择的部署（CDSW与spark-shell / submit）为运行时提供正确的jar。结论 PySpark现在可用于转换和访问HBase中的数据。

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RDD转为Dataset如何指定schema?

虽然此方法更详细，但它允许你在直到运行时才知道列及其类型的情况下去构件数据集。...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。...val teenagersDF = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19") // The columns...at once into a Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age..."))).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

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spark2 sql编程样例：sql操作

mod=viewthread&tid=23489 写了关于spark sql如何读取数据源，下面说下spark sql的各种操作。...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。...package org.apache.spark.examples.sql 同样还是先有一个自定义的包名org.apache.spark.examples.sql 导入包 [Scala] 纯文本查看...spark.read.json(path) 这里其实为DataFrame，但是通过 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...[Any](List("name", "age"))这里是row的一个方法getValuesMap，获取指定几列的值官网解释如下： ?

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SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

下面是Scala和Java的几个操作示例： Scala val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext...当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...然后Spark SQL在执行查询任务时，只需扫描必需的列，从而以减少扫描数据量、提高性能。通过缓存数据，Spark SQL还可以自动调节压缩，从而达到最小化内存使用率和降低GC压力的目的。...Esoteric Hive Features UNION type Unique join Column statistics collecting：当期Spark SQL不智齿列信息统计，只支持填充Hive...块级别位图索引和虚拟列（用于建立索引）自动检测joins和groupbys的reducer数量：当前Spark SQL中需要使用“ SET spark.sql.shuffle.partitions=[

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【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖 Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。...而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组（可读写、有序）、元组（只读、有序）、集合（唯一、无序）、字典（Key-Value）等等。...绘制聚类效果图这里以K-means为例，为了方便聚类，我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。...来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

让我们看看如何使用 Structured Streaming 表达这一点。你可以在 Scala/Java/Python/R 之中看到完整的代码。...但是，当这个查询启动时， Spark 将从 socket 连接中持续检查新数据。...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...Scala Java Python val streamingDf = spark.readStream. ... // columns: guid, eventTime, ... // Without...spark.streams.active // get the list of currently active streaming queries spark.streams.get(id)

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数据源Parquet之使用编程方式加载数据

1、可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。 2、压缩编码可以降低磁盘存储空间。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间。...3、只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。这里讲解Parquet数据源的第一个知识点，使用编程的方式加载Parquet文件中的数据。案例：查询用户数据中的用户姓名。...userNamesDF = sqlContext.sql("select name from users"); // 对查询出来的DataFrame进行transformation操作，处理数据，然后打印出来 List...} }).collect(); for(String userName : userNames) { System.out.println(userName); } } } Scala

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深入理解Spark 2.1 Core （一）：RDD的原理与源码分析

由于惰性执行，当进行action操作的时候，才会回溯去执行前面的转换操作））。 RDD不需要物化。...Spark编程接口 Spark用Scala[5]语言实现了RDD的API。Scala是一种基于JVM的静态类型、函数式、面向对象的语言。...我们选择Scala是因为它简洁（特别适合交互式使用）、有效（因为是静态类型）。但是，RDD抽象并不局限于函数式语言，也可以使用其他语言来实现RDD，比如像Hadoop[2]那样用类表示用户函数。...如何通过Scala解释器来使用Spark还需要更多工作，这点我们将在第6部分讨论。不管怎样，我们都不需要修改Scala编译器。...3.1 Spark中的RDD操作表2列出了Spark中的RDD转换和动作。每个操作都给出了标识，其中方括号表示类型参数。

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如何管理Spark的分区

当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时，Spark会将数据拆分为多个分区Partition，并在分区上并行执行计算。...所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区，可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。什么是分区关于什么是分区，其实没有什么神秘的。...我们可以通过创建一个DataFrame来说明如何对数据进行分区： scala> val x = (1 to 10).toList x: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6...我们可以使用下面的示例来探究如何使用特定的列对DataFrame进行重新分区。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢

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第四范式OpenMLDB: 拓展Spark源码实现高性能Join

但在拓展性上仍有改进空间，尤其针对机器学习计算场景的需求虽能满足但不高效，本文以LastJoin为例介绍OpenMLDB如何通过拓展Spark源码来实现数倍甚至数十倍性能提升。...基于Spark算子实现LastJoin的思路是首先对左表添加索引列，然后使用标准LeftOuterJoin，最后对拼接结果进行reduce和去掉索引行，虽然可以实现LastJoin语义但性能还是有很大瓶颈...Java源码字符串进行JIT的过程，而且根据不同的输入表数据量，Spark内部会适时选择BrocastHashJoin、SortMergeJoin或ShuffleHashJoin来实现，普通用户无法用RDD...源码中，还有一些语法检查类和优化器类都会检查内部支持的join type，因此在Analyzer.scala、Optimizer.scala、basicLogicalOperators.scala、SparkStrategies.scala...// the output list looks like: join keys, columns from left, columns from right val projectList = joinType

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Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

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