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Spark sql关于rddToDataFrameHolder

Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种编程接口，可以使用SQL查询语言或DataFrame API来操作和分析数据。

关于rddToDataFrameHolder，它是Spark SQL中的一个方法，用于将RDD转换为DataFrameHolder对象。DataFrameHolder是一个包含DataFrame的容器，可以用于执行各种数据操作和转换。

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的一个核心概念，它是一个分布式的、不可变的数据集合。RDD提供了一种抽象，可以在内存中高效地处理大规模数据集。

通过使用rddToDataFrameHolder方法，可以将RDD转换为DataFrameHolder对象，从而可以使用DataFrame API来进行更高级的数据操作和分析。DataFrame API提供了一组丰富的函数和操作，可以进行数据过滤、转换、聚合等操作。

Spark SQL的优势包括：

高性能：Spark SQL使用了内存计算和优化技术，可以在大规模数据集上快速执行查询和分析操作。
简单易用：Spark SQL提供了SQL查询语言和DataFrame API，使得开发人员可以使用熟悉的语法进行数据操作。
兼容性：Spark SQL兼容Hive，可以直接访问Hive中的数据和元数据。
扩展性：Spark SQL可以与其他Spark模块（如MLlib和GraphX）无缝集成，实现更复杂的数据处理和分析任务。

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SparkSql学习笔记一

1.简介 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点 *容易整合 *统一的数据访问方式 *兼容Hive *标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构，RDD) 就是一个表是SparkSql 对结构化数据的抽象 DataFrame表现形式就是RDD DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame 方式一使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二使用SparkSession直接生成表 val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme) 方式三直接读取一个带格式的文件(json文件) spark.read.json("") 5.视图(虚表) 普通视图 df.createOrReplaceTempView("emp") 只对当前对话有作用全局视图 df.createGlobalTempView("empG") 在全局(不同会话)有效前缀:global_temp 6.操作表：两种语言:SQL,DSL spark.sql("select * from t ").show df.select("name").show

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