sparksql collect

时间: 2023-11-26 19:06:15 浏览: 157

sparkSQL文档

### SparkSQL核心知识点详解 #### 一、SparkSQL概述 **1.1 什么是SparkSQL** SparkSQL是Apache Spark框架中的一个重要组件，主要用于处理结构化的数据。它为开发者提供了两个关键的功能：DataFrame API 和 SQL 查询语言的支持。DataFrame API 是一种以RDD为基础但更加高级的数据结构，它能够存储结构化的数据，并且提供了类似于关系数据库的操作接口。 **1.2 为什么选择SparkSQL** - **执行效率高**：与传统的MapReduce相比，SparkSQL基于内存计算的特性使得其处理速度更快。 - **易用性**：提供了类似于SQL的语言支持，使得非程序员也能快速上手进行数据分析。 - **集成性**：SparkSQL能够轻松地与现有的Spark应用程序集成，同时也支持多种数据源，包括HDFS、Cassandra等。 - **统一的数据访问方式**：可以使用相同的API处理不同来源的数据，如Hive表、JSON、CSV等。 #### 二、DataFrames详解 **2.1 DataFrame的概念** DataFrame是一种分布式的、带有模式的不可变表，它是RDD的一种更高级的抽象。DataFrame提供了一种类似于SQL的API，可以进行过滤、排序、聚合等操作。相比于原始的RDD API，DataFrame提供了更高的抽象层级，使得代码更简洁易懂。 **2.2 创建DataFrame** - **通过RDD创建DataFrame**： - 需要使用`SQLContext`或`SparkSession`来创建DataFrame。 - 定义一个`case class`来表示数据结构。 - 使用`toDF()`方法将RDD转换为DataFrame。示例代码： ```scala // 创建SQLContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 定义case class case class Person(id: Int, name: String, age: Int) // 读取数据并创建RDD val lineRDD = sc.textFile("hdfs://node1.itcast.cn:9000/person.txt").map(_.split(" ")) // 将RDD转换为case class val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt)) // 创建DataFrame val personDF = personRDD.toDF ``` **2.3 DataFrame的基本操作** - **查看DataFrame内容**： ```scala personDF.show ``` - **选择特定列**： ```scala personDF.select("name", "age").show ``` - **过滤数据**： ```scala personDF.filter(col("age") >= 18).show ``` - **分组与聚合**： ```scala personDF.groupBy("age").count().show() ``` - **使用SQL风格查询**：需要先将DataFrame注册为临时表，然后使用SQLContext执行SQL语句。 ```scala personDF.registerTempTable("t_person") sqlContext.sql("SELECT * FROM t_person WHERE age > 18").show ``` #### 三、SparkSQL与Hive的比较 **3.1 SparkSQL与Hive的差异** - **性能**：SparkSQL利用Spark的内存计算能力，处理速度通常比Hive快得多。 - **API**：SparkSQL提供了更加高级的API，如DataFrame API，这使得代码更加简洁高效。 - **集成性**：SparkSQL可以无缝集成到Spark应用程序中，而Hive则需要通过HiveServer或者Hive JDBC驱动来集成到Spark程序中。 #### 四、总结通过上述介绍，我们可以看到SparkSQL不仅提供了高效的结构化数据处理能力，而且具有良好的易用性和集成性。无论是对于数据工程师还是数据分析师来说，SparkSQL都是一项重要的技能。掌握了SparkSQL之后，可以在大数据处理领域实现更高效的数据分析和处理工作。

Spark SQL中的collect函数用于将DataFrame或Dataset中的数据收集到驱动程序的内存中。该函数返回一个数组，数组中的每个元素都代表着DataFrame或Dataset中的一行数据。通过collect函数，我们可以对收集到的数据进行遍历和操作。在给定的引用中，collect函数被用于将DataFrame df中的数据收集到了内存中，然后通过遍历数组中的每一行数据，打印出第4列的值（索引从0开始）。123

阅读全文

sparksql collect

相关推荐

浅谈DataFrame和SparkSql取值误区

sparksql collect_set 方法

SparkCore&SparkSQL练习.docx

SparkSQL的jdbc操作及java的api操作

SparkSQL核心执行流程解析

SparkSQL源码解析：核心执行流程探究

Scala实现SparkSQL：数据查询与操作

SparkSQL中的DataFrame操作详解

使用SparkSQL进行数据清洗与转换

sparksql 将两列值分别放入两个列表 sparksql语句

sparksql 将一列值放入一个列表 sparksql语句

sparksql 将group by 的字段和统计值放入一个列表 sparksql语句

sparksql 将group by 的字段和统计值放入分别一个列表 sparksql语句

sparksql 将group by 的字段和count的统计值放入分别一个列表 sparksql语句

sparksql mapPartitions在java中如何使用？

sparksql的getRows()方法java如何使用?

sparksql如何建立一张包含指定范围的日期表

sparksql中聚合函数获取时间字段最新的时间

基于 .NET 5 + Ant Design Vue 的 Admin Fx.zip

最新推荐

基于 .NET 5 + Ant Design Vue 的 Admin Fx.zip

基于java的KTV点歌系统设计新版源码+数据库+说明.zip

【java毕业设计】学生心理咨询评估系统源码（springboot+vue+mysql+说明文档+LW）.zip

python豆瓣电影数据爬虫+可视化分析项目源码+部署说明（高分项目）

基于java_springboot的房产销售系统毕业设计与实现(代码+数据库+论文+PPT+演示录像+运行教学+软件下载)

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

管理建模和仿真的文件

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻