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  • Spark DataSet介绍

    千次阅读 2019-04-25 14:45:39
    声明:代码主要以Scala为主,希望广大读者注意。... Spark的发展史可以简单概括为三个阶段,分别为:RDD、DataFrame和DataSet。在Spark 2.0之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过...

            声明:代码主要以Scala为主,希望广大读者注意。本博客以代码为主,代码中会有详细的注释。相关文章将会发布在我的个人博客专栏《Spark 2.0机器学习》,欢迎大家关注。


            Spark的发展史可以简单概括为三个阶段,分别为:RDD、DataFrame和DataSet。在Spark 2.0之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过在Spark 2.0中只要创建一个SparkSession就可以了,SparkConf、SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中,它是Spark的一个全新切入点,大大降低了Spark的学习难度。

    一、创建SparkSession

    创建SparkSession的方式非常简单,如下:

    //创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("dataset")
      .enableHiveSupport()  //支持hive,如果代码中用不到hive的话,可以省略这一条
      .getOrCreate()

    二、DataSet/DataFrame的创建

    1、序列创建DataSet

    //1、产生序列dataset
    val numDS = spark.range(5, 100, 5)
    numDS.orderBy(desc("id")).show(5)  //降序排序,显示5个
    numDS.describe().show()  //打印numDS的摘要

    结果如下所示:

    +---+
    | id|
    +---+
    | 95|
    | 90|
    | 85|
    | 80|
    | 75|
    +---+
    only showing top 5 rows
    
    +-------+------------------+
    |summary|                id|
    +-------+------------------+
    |  count|                19|
    |   mean|              50.0|
    | stddev|28.136571693556885|
    |    min|                 5|
    |    max|                95|
    +-------+------------------+

    2、集合创建DataSet

    首先创建几个可能用到的样例类:

    //样例类
    case class Person(name: String, age: Int, height: Int)
    case class People(age: Int, names: String)
    case class Score(name: String, grade: Int)

    然后定义隐式转换:

    import spark.implicits._

    最后,定义集合,创建dataset

    //2、集合转成dataset
    val seq1 = Seq(Person("xzw", 24, 183), Person("yxy", 24, 178), Person("lzq", 25, 168))
    val ds1 = spark.createDataset(seq1)
    ds1.show()

    结果如下所示:

    +----+---+------+
    |name|age|height|
    +----+---+------+
    | xzw| 24|   183|
    | yxy| 24|   178|
    | lzq| 25|   168|
    +----+---+------+

    3、RDD转成DataFrame。

    //3、RDD转成DataFrame
    val array1 = Array((33, 24, 183), (33, 24, 178), (33, 25, 168))
    val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize(array1, 3).map(f => Row(f._1, f._2, f._3))
    val schema = StructType(
      StructField("a", IntegerType, false) ::
        StructField("b", IntegerType, true) :: Nil
    )
    val rddToDataFrame = spark.createDataFrame(rdd1, schema)
    rddToDataFrame.show(false)

    结果如下所示:

    +---+---+
    |a  |b  |
    +---+---+
    |33 |24 |
    |33 |24 |
    |33 |25 |
    +---+---+

    4、读取文件

    //4、读取文件,这里以csv文件为例
    val ds2 = spark.read.csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//test.csv")
    ds2.show()

    结果如下所示:

    +---+---+----+
    |_c0|_c1| _c2|
    +---+---+----+
    |xzw| 24| 183|
    |yxy| 24| 178|
    |lzq| 25| 168|
    +---+---+----+

    5、读取文件,并配置详细参数

    //5、读取文件,并配置详细参数
    val ds3 = spark.read.options(Map(("delimiter", ","), ("header", "false")))
      .csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//test.csv")
    ds3.show()

    结果如下图所示:

    +---+---+----+
    |_c0|_c1| _c2|
    +---+---+----+
    |xzw| 24| 183|
    |yxy| 24| 178|
    |lzq| 25| 168|
    +---+---+----+

    三、DataSet的基础函数

    为了节省篇幅,以下内容不再给出运行结果~

    //1、DataSet存储类型
    val seq1 = Seq(Person("xzw", 24, 183), Person("yxy", 24, 178), Person("lzq", 25, 168))
    val ds1 = spark.createDataset(seq1)
    ds1.show()
    ds1.checkpoint()
    ds1.cache()
    ds1.persist()
    ds1.count()
    ds1.unpersist(true)
    
    //2、DataSet结构属性
    ds1.columns
    ds1.dtypes
    ds1.explain()
    
    //3、DataSet rdd数据互换
    val rdd1 = ds1.rdd
    val ds2 = rdd1.toDS()
    ds2.show()
    val df2 = rdd1.toDF()
    df2.show()
    
    //4、保存文件
    df2.select("name", "age", "height").write.format("csv").save("./save")

    四、DataSet的Actions操作

    五、DataSet的转化操作

    package sparkml
    
    import org.apache.log4j.{Level, Logger}
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.sql.functions._
    
    //样例类
    case class Person(name: String, age: Int, height: Int)
    case class People(age: Int, names: String)
    case class Score(name: String, grade: Int)
    
    object WordCount2 {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //设置日志输出格式
        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
    
        //创建SparkSession
        val spark = SparkSession.builder()
          .master("local[*]")
          .appName("dataset")
          .getOrCreate()
    
        import spark.implicits._
    
        //seq创建dataset
        val seq1 = Seq(Person("leo", 29, 170), Person("jack", 21, 170), Person("xzw", 21, 183))
        val ds1 = spark.createDataset(seq1)
    
        //1、map操作,flatmap操作
        ds1.map{x => (x.age + 1, x.name)}.show()
        ds1.flatMap{x =>
          val a = x.age
          val s = x.name.split("").map{x => (a, x)}
          s
        }.show()
    
        //2、filter操作,where操作
        ds1.filter("age >= 25 and height >= 170").show()
        ds1.filter($"age" >= 25 && $"height" >= 170).show()
        ds1.filter{x => x.age >= 25 && x.height >= 170}.show()
        ds1.where("age >= 25 and height >= 170").show()
        ds1.where($"age" >= 25 && $"height" >= 170).show()
    
        //3、去重操作
        ds1.distinct().show()
        ds1.dropDuplicates("age").show()
        ds1.dropDuplicates("age", "height").show()
        ds1.dropDuplicates(Seq("age", "height")).show()
        ds1.dropDuplicates(Array("age", "height")).show()
    
        //4、加法减法操作
        val seq2 = Seq(Person("leo", 18, 183), Person("jack", 18, 175), Person("xzw", 22, 183), Person("lzq", 23, 175))
        val ds2 = spark.createDataset(seq2)
        val seq3 = Seq(Person("leo", 19, 183), Person("jack", 18, 175), Person("xzw", 22, 170), Person("lzq", 23, 175))
        val ds3 = spark.createDataset(seq3)
        ds3.union(ds2).show()  //并集
        ds3.except(ds2).show()  // 差集
        ds3.intersect(ds2).show()  //交集
    
        //5、select操作
        ds2.select("name", "age").show()
        ds2.select(expr("height + 1").as[Int].as("height")).show()
    
        //6、排序操作
        ds2.sort("age").show()  //默认升序排序
        ds2.sort($"age".desc, $"height".desc).show()
        ds2.orderBy("age").show()  //默认升序排序
        ds2.orderBy($"age".desc, $"height".desc).show()
    
        //7、分割抽样操作
        val ds4 = ds3.union(ds2)
        val rands = ds4.randomSplit(Array(0.3, 0.7))
        println(rands(0).count())
        println(rands(1).count())
        rands(0).show()
        rands(1).show()
        val ds5 = ds4.sample(true, 0.5)
        println(ds5.count())
        ds5.show()
    
        //8、列操作
        val ds6 = ds4.drop("height")
        println(ds6.columns)
        ds6.show()
        val ds7 = ds4.withColumn("add", $"age" + 2)
        println(ds7.columns)
        ds7.show()
        val ds8 = ds7.withColumnRenamed("add", "age_new")
        println(ds8.columns)
        ds8.show()
        ds4.withColumn("add_col", lit(1)).show()
    
        //9、join操作
        val seq4 = Seq(Score("leo", 85), Score("jack", 63), Score("wjl", 70), Score("zyn", 90))
        val ds9 = spark.createDataset(seq4)
        val ds10 = ds2.join(ds9, Seq("name"), "inner")
        ds10.show()
        val ds11 = ds2.join(ds9, Seq("name"), "left")
        ds11.show()
    
        //10、分组聚合操作
        val ds12 = ds4.groupBy("height").agg(avg("age").as("avg_age"))
        ds12.show()
      }
    
    }
    

    六、DataSet的内置函数

    七、例子:WordCount

    package sparkml
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object WordCount {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        //创建SparkSession
        val spark = SparkSession.builder()
          .appName("Dataset")
          .master("local[*]")
          .getOrCreate()
    
        import spark.implicits._
        val data = spark.read.textFile("C://xzw//wordcount")
          .flatMap(_.split(" "))
          .map(_.toLowerCase())
          .filter($"value"=!="," && $"value"=!="." && $"value"=!="not")
        data.groupBy($"value").count().sort($"count".desc).show(50)
      }
    
    }
    

    结果如下图所示:

    展开全文
  • Spark dataset introduction

    2018-07-01 16:56:28
    关于spark2之后dataset的介绍,以及简单应用,上课用的简短的PPT
  • 该文档来自CCTC 2016中国云计算技术大会。Apache Spark committer & Databricks软件工程师范文臣发表的题为“Dataset in Spark”的主题演讲,欢迎下载!
  • sparksql 1.0版本有的 1.2 schema RDD 1.3改名DataFrame 1.6 多了Dataset ,为了compile-time ... spark.sql("seelct a from x") 虽然这个select打错了,但是写代码的时候并不会...

    使用catalog读取hive的元数据信息

    package com.ruozedata.bigdata.sql06
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object CatalogApp {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkSession = SparkSession.builder()
          .appName("DataSourceAPIApp")
          .master("local[2]")
          .getOrCreate()
    import sparkSession.implicits._
        val catalog=sparkSession.catalog
        catalog.listDatabases().select("name","locationUri").show(false)
    
        catalog.listTables("default").show(false)
        catalog.listColumns("default","ruoze_emp").show(false)
        sparkSession.stop()
      }
    }
    

    SparkSql历程

    sparksql 1.0版本有的
    1.3 DataFrame
    1.6 多了Dataset ,为了compile-time type safety 编译时的类型安全
    在这里插入图片描述

    dataset和dataframe区别

    在这里插入图片描述 比如说要执行这么一个语句

     spark.sql("seelct a from x")
    

    虽然这个select打错了,但是写代码的时候并不会报错,只有在程序运行时出错,这不是件好事。

    如果使用的是dataframe

     df.seelct("a") 
    

    在select敲错的时候就会报错
    但是如果里面的列打错,还是得在运行时报错

     df.select("ax")
    

    如果使用dataset,即使在列写错的时候,编译也会报错(就是相当于idea敲完变红色),而不许运行时

    ds.seelct("a")
    ds.map(_.ax)
    

    与RDD和Dataset不同,DataFrame每一行的类型固定为Row,只有通过解析才能获取各个字段的值,无法直接获取每一列的值,比如下面的map需要给domain指定以string形式获取

    infoDF.map(x=>x.getAs[String]("domain"))
    

    DataFrame也可以叫做DataSet[Row],每一行的类型都是Row,不解析我们就无法知晓其中有哪些字段

    DataSet可以理解成DataFrame的一种特例,主要区别是DataSet每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row

    DataSet创建

    package com.ruozedata.bigdata.sql06
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object CatalogApp {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkSession = SparkSession.builder()
          .appName("DataSourceAPIApp")
          .master("local[2]")
          .getOrCreate()
    import sparkSession.implicits._
    
    
    //    sparkSession.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").csv()
    //
    //    //使用csv文件里第一行带的schema信息,返回dataframe类型
    //    val df = sparkSession.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").csv("file:///home/hadoop/data/sales.csv")
    //    //转成dataset,使用下面的case class
    //    val ds = sparkSession.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").csv("file:///home/hadoop/data/sales.csv").as[Sales]
    //
    //    val selectDF = df.select("itemId")
    //    val selectDS = ds.select("itemId") //.show(false) // 运行时异常
    //    //ds.map(_.itemId).show(false)
    //
    //    selectDF.queryExecution.optimizedPlan.numberedTreeString
    //    selectDS.queryExecution.optimizedPlan.numberedTreeString
    
        sparkSession.stop()
      }
    
      case class Sales(transactionId:Int,customerId:Int,itemId:Int,amountPaid:Double)
    }
    

    SparkStreaming

    以批处理为主,使用微批来解决实时问题
    在这里插入图片描述
    sparkstreaming的抽象DStream
    一个DStream代表一串RDDS

    在这里插入图片描述

    配置idea

    <dependency>
          <groupId>org.appche.spark</groupId>
          <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
          <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
    

    streaming TCP程序

    先监听TCP9999端口

    nc -lk 9999

    package com.ruozedata.bigdata.streaming01
    
    import org.apache.spark._
    import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
    
    
    object StreamingWCApp {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("StreamingWCApp")
        //streaming数据多久被切成一批
        val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))
    
        //TCP作为源
        val lines = ssc.socketTextStream("hadoop000",9999)
        val results = lines.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
        //打印前10条
        results.print()
    
        //启动streaming
        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
      }
    }
    

    windows下网页
    http://localhost:4040/streaming/

    展开全文
  • spark使用DataSet

    2020-03-05 15:23:14
    本文中,我们介绍了Spark的基本概念,并通过spark shell演示了spark中的核心Api DataSet的使用。 在后面的文章中将会介绍spark中两个重要的扩展库Spark SQL和StructruedStreaming等,它们为数据的处理提供了更加方便...

    本文中,我们介绍了Spark的基本概念,并通过spark shell演示了spark中的核心Api DataSet的使用。

    在后面的文章中将会介绍spark中两个重要的扩展库Spark SQL和StructruedStreaming等,它们为数据的处理提供了更加方便和强大的操作。

    Spark依然处于快速发展阶段中,其提供的功能可能随着版本的演进也会在不停的演进,就如RDD被DataSet替换,Spark Streaming被StructuredStreaming替换
     

    for (ch<-"Hello"){  println(ch)}
    for (i<-0 to 10 ;form=10-i)println(form)
    for(i<-0 to 10 if i%2=0) println(form)
    for(i<-0 until (b.length,2)){//跳步0,2,4,6.。。。。
         val t= b(i)
         b(i)=b(i+1)
         b(i+1)=t
     }
    val nums=new Array[Int](10)
    val s = Array("Hello", "World") 
    
    import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
    val b= ArrayBuffer[Int]()
    b+=1 //添加元素+=在尾端添加 //remove,toarray,insert

    安装scala和spark和hadoop等

    参考:https://www.jianshu.com/p/87afb0ffc28d

    Spark运行基本流程:

    (1)当一个Spark应用被提交时,首先需要为这个应用构建起基本的运行环境,即由任务控制节点(Driver)创建一个SparkContext,由SparkContext负责和资源管理器(Cluster Manager)的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等。SparkContext会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源;
    (2)资源管理器为Executor分配资源,并启动Executor进程,Executor运行情况将随着“心跳”发送到资源管理器上;
    (3)SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图,DAG图提交给DAG调度器(DAGScheduler)进行解析
    (4)任务在Executor上运行,把执行结果反馈给任务调度器,然后反馈给DAG调度器,运行完毕后写入数据并释放所有资源。

    RDD

    RDD(弹性数据集)是Spark提供的最重要的抽象的概念,它是一种有容错机制的特殊集合,可以分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式,进行各种并行操作。

    操作RDDTransformation和Actions

    Transformation:根据数据集创建一个新的数据集,计算后返回一个新RDD;常见的Transformation操作有map、filter、flatMap、sort、groupByKey、reduceByKey、sortByKey、join等等。

    Actions:对数据集计算后返回一个数值value给驱动程序;例如:Reduce将数据集的所有元素用某个函数聚合后,将最终结果返回给程序。常见的Actions操作有count、collect、reduce、take(n)、saveAsTextFile、countByKey、foreach等等。在此阶段才发生真正的计算

    val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
    scala> val b = a.map(_*2)
    scala> a.collect
    res10: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
    scala> b.collect
    res11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18)


    创建RDD

    1.使用程序中的集合创建RDD(主要用于测试)

    2.使用本地文件创建RDD(主要用于临时性处理有大量数据的文件)

    3.使用HDFS文件创建RDD(生产环境的常用方式)

    List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
    JavaRDD<Integer> numbersRDD = sc.parallelize(numbers);
    #2
    SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("WordCountLocal").getOrCreate();
    JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("D:\\Users\\Administrator\\Desktop\\spark.txt").javaRDD();
    #3
    SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("WordCountCluster").getOrCreate();
    JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("hdfs://h0:9000/spark.txt").javaRDD();

    小案例

    import org.apache.spark.SparkConf //使用spark的相关操作
    import org.apache.spark.SparkContext //获取SparkContext上下文对象
    
    object MyTest {
      def main(args: Array[String]){
        if (args.length != 2 || args(0) == null || args(1) == null){ //查看传如参数是否为2且不为空
          System.exit(1);
        }
        val conf = new SparkConf() //获取spark环境的配置,用于传如上下文
        val sc = new SparkContext(conf)
        val line = sc.textFile(args(0))
    
        //wordcount的算法,用flatMap实现
        val result = line.flatMap(_.split("[^a-zA-Z]+")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_)
        result.saveAsTextFile(args(1)) //保存结果到指定文件夹
        sc.stop() //关闭上下文对象
    
      }
    }
    

    在Spark2.0之后,自Spark2.0之后,DataFrame和DataSet合并为更高级的DataSet,新的DataSet具有两个不同的API特性:

    1. 非强类型(untyped),DataSet[Row]是泛型对象的集合,它的别名是DataFrame;

    2. 强类型(strongly-typed),DataSet[T]是具体对象的集合,如scala和java中定义的类.

    DataFrame的使用我们将在Spark SQL学习笔记中介绍。

    scala> val value=3+2//value: Int = 5
    scala> val str = "hello"//str: String = hello
    scala> str.length() //res14: Int = 5
    
    scala> :quit
    scala> val ds = Seq("hello","world").toDS() //ds: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
    scala> ds.show()
    
    scala> case class Person(name:String,age:Long) //defined class Person
    scala> val ds = Seq(Person("tom",12),Person("kad",22)).toDS()//ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: bigint]
    scala> ds.show()
    
    scala> val textFile = spark.read.textFile("README.md")//textFile: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
    scala> textFile.count() 
    scala> textFile.first()
     
    scala> val linesWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark")) //高阶函数功能scala> val linesWithSpark = textFile.map(line => line.length)
    scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)//含单词数最多的行所包含的单词数
    scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => Math.max(a, b))
    scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).groupByKey(identity).count()
    scala> wordCounts.collect()

    独立可执行程序
     

    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object SimpleApp {
      def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "YOUR_SPARK_HOME/README.md" // Should be some file on your system
        val spark = SparkSession.builder.appName("Simple Application").getOrCreate()
        val logData = spark.read.textFile(logFile).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
        println(s"Lines with a: $numAs, Lines with b: $numBs")
        spark.stop()
      }
    }

     

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  • Spark dataset操作

    2019-11-16 12:58:50
    1、dataset显示 dataset.show(7); 2、获取dataset所有列的列名 String[] columns = dataset.columns(); 3、选取特定的列显示 dataset.select(columns[0],columns[1],columns[2],columns[3]).show() 4、将...

    1、dataset显示

    dataset.show(7);

    2、获取dataset所有列的列名

    String[] columns = dataset.columns();

    3、选取特定的列显示

    dataset.select(columns[0],columns[1],columns[2],columns[3]).show()

    4、将dataset转换为list

    List<Row> list = dataset.collectAsList();

    5、修改特定列名

    data = data.withColumnRenamed(label,"label");

     

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  • sparkDataset

    2020-09-15 19:13:06
    public class Dataset<T> extends Object implements scala.Serializabl 1)Dataset是面向特定领域的强类型集合 2)每个Dataset具有一个称为DataFrame的无类型视图,该视图是Row的Dataset。 3)与RDD类似,...
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  • Spark DataSet Options

    2020-07-28 16:22:41
    总分:在 Spark-2.1.0 以后支持的 Options 如下: --------- JDBC’s options --------- user password url dbtable driver partitionColumn lowerBound upperBound numPartitions fetchsize truncate ...
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    2019-12-03 19:40:51
    Spark Dataset操作Set集合异常 问题 java.lang.UnsupportedOperationException: No Encoder found for scala.collection.immutable.Set[String] 说明 在使用Spark Dataset时发生,源码: import ss.implicits._ ...
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    千次阅读 2018-08-01 16:59:16
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  • 快速理解Spark Dataset

    千次阅读 2018-08-10 14:10:29
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  • 包括spara rdd api,dataframe action操作、查询操作、join操作,dataframe rdd dataset 相互转换以及spark sql。
  • spark生态系统中,Spark Core,包括各种Spark的各种核心组件,它们能够对内存和...spark最初只有RDD,DataFrame在Spark 1.3中被首次发布,DataSetSpark1.6版本中被加入。   RDD是什么? RDD:Spark的核心概念
  • Spark】(十)详解 Spark DataSet

    千次阅读 2020-03-13 12:55:06
    文章目录一、前言二、创建SparkSession三、DataSet/DataFrame的创建四、DataSet 基础函数五、DataSet 的 ...Spark的发展史可以简单概括为三个阶段,分别为:RDD、DataFrame 和DataSet。在Spark 2.0之前,使用Spark...
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    2018-09-05 15:01:27
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  • Spark Dataset & DataFrame

    2020-12-12 17:42:38
    Dataset Dataset是什么 1 . Dataset是结构化数据 2 . Dataset能够使用类似SQL这样声明式结构化查询语句的形式来查询 3 . Dataset是一个强类型,并且类型安全的数据容器,并且提供了结构化查询API和类似RDD一样的...
  • Spark 2.4.0编程指南--spark dataSet action 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven-2.4.0 视频 Spark 2.4.0编程指南--spark dataSet action(bilibili视频) : https://www...
  • Spark SQL之DataSet

    2020-03-29 00:48:36
    DataSet是分布式的数据集,是spark1.6才被添加进来的。比DataFrame出现的晚。DataSet支持lambda表达式,而且DataFrame的API在DataSet中大部分都可以继续使用,相当于DataFrame的升级版。 Spark如何解析csv文件 待...

空空如也

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