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Spark dataset and dataframe 深入分析

Spark

需积分: 31 13 下载量 161 浏览量更新于2023-05-28 评论收藏 792KB PDF 举报

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SPARK 最新版本支持的dataset and dataframe的深入分析和设计

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Adding Native SQL

Support to Spark with

C talyst

Michael Armbrust

Overview

● Catalyst is an optimizer framework for

manipulating trees of relational operators.

● Catalyst enables native support for

executing relational queries (SQL) in Spark.

Relationship to

Borrows

● Hive data loading code / in-

memory columnar

representation

● Hardened spark execution

engine

Adds

● RDD-aware optimizer /

query planner

● execution engine

● language interfaces.

SparkSQL is a nearly from scratch rewrite that

leverages the best parts of Shark

Hive Compatibility

● Interfaces to access data and code in

the Hive ecosystem:

○ Support for writing queries in HQL

○ Catalog for that interfaces with the

Hive MetaStore

○ Tablescan operator that uses Hive SerDes

○ Wrappers for Hive UDFs, UDAFs, UDTFs

Implemented as an optional module.

Parquet Support

Native support for reading data

stored in Parquet:

● Columnar storage avoids reading

unneeded data.

● RDDs can be written to parquet files,

preserving the schema.

Currently only supports flat structures

(nested data on short-term roadmap).

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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。

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要向Spark Dataset中插入一行（Row），你需要先创建一个新的Dataset，然后将原始Dataset中的所有行和新行合并起来。以下是一个示例代码： ```java import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark....

HN_醉清风_NJ

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