importorg.apache.spark.importorg.apache.spark.sql.sqlcontext
importorg.apache.spark.sql.functions._
/***/
objectsparkdataframe
})valnamescores = udf((name: string, score: string) =>
})scoredf.selectexpr("namescore(name,score) as country").show()
scoredf.select(namescores($"name",$"score").as("cout")).show()
}}
spark sql 程式開發過程中，我們有兩種方式確定 schema，第一種是反射推斷 schema，如本文的案例二，這種方式下，我們需要定義樣本類 (case class) 來對應資料的列;第二種方式是通過程式設計方式來確定 schema，這種方式主要是通過 spark sql 提供的 structtype 和 structfield 等 api 來程式設計實現，這種方式下我們不需要定義樣本類，如本文中的案例一。在程式實現中，我們需要使用
以便隱式的把 rdd 轉化成 dataframe 來操作(scala 隱式轉換)
。通常來說，我們有兩種方式了解 spark 程式的執行流程。第一種是通過在控制台觀察輸出日誌，另一種則更直觀，就是通過 spark web console 來觀察 driver 程式裡各個部分產生的 job 資訊以及 job 裡包含的 stages 資訊。
需要指出的是，熟練的掌握 spark sql/dataframe 的知識對學習最新的 spark 機器學習庫 ml pipeline 至關重要，因為 ml pipeline 使用 dataframe 作為資料集來支援多種的資料型別。
sparksql實現單詞計數
1 建立sparksession val sparksession sparksession.builder master local 2 getorcreate 2 載入資料，使用dataset處理資料集 read來讀取可以直接返回dataset string 這是個比rdd更高階的資料集 它返回...
SparkSQL的3種Join實現
大家知道，在資料庫的常見模型中 比如星型模型或者雪花模型 表一般分為兩種 事實表和維度表。維度表一般指固定的 變動較少的表，例如聯絡人 物品種類等，一般資料有限。而事實表一般記錄流水，比如銷售清單等，通常隨著時間的增長不斷膨脹。因為join操作是對兩個表中key值相同的記錄進行連線，在sparksq...
SparkSQL的3種Join實現
sparksql的3種join實現 引言join是sql語句中的常用操作，良好的表結構能夠將資料分散在不同的表中，使其符合某種正規化，減少表冗餘 更新容錯等。而建立表和表之間關係的最佳方式就是join操作。sparksql作為大資料領域的sql實現，自然也對join操作做了不少優化，今天主要看一下在...