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SpArk DAtAFrAmE join,需要两列,怎么做

试试这样: df.groupBy("key").agg(sum($"quantity") as "c1", avg($"quantity") as "c2")

创建 SQLContext Spark SQL 中所有相关功能的入口点是 SQLContext 类或者它的子类, 创建一个 SQLContext 的所有需要仅仅是一个 SparkContext。 使用 Scala 创建方式如下: val sc: SparkContext // An existing SparkContext. val sqlContext =...

sparksql中为了将普通的rdd可以进行执行sql的操作,而将rdd封装成一个结构化的模型, 就是dataframe, 获得dataframe后就可以创建临时表进行sql操作了。

t java.util.Properties; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import...

然后我们进入spark-shell,控制台的提示说明Spark为我们创建了一个叫sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 接下来我们希望把本地的JSON文件转化为DataFrame: scala> val df = sqlContext.jsonFile("/path/to/your/jsonfile")df: or...

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.io.Source import java.io.PrintWriter import util.control.Breaks._ import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import java.sql.DriverManage...

打印DataFrame里面的模式 在创建完DataFrame之后,我们一般都会查看里面数据的模式,我们可以通过printSchema函数来查看。它会打印出列的名称和类型: students.printSchema root |-- id: string (nullable = true) |-- studentName: string (nu...

创建DataFrame在Spark SQL中,开发者可以非常便捷地将各种内、外部的单机、分布式数据转换为DataFrame。以下Python示例代码充分体现了Spark SQL 1.3.0中DataFrame数据源的丰富多样和简单易用:# 从Hive中的users表构造DataFrameusers = sqlConte...

试试这样: df.groupBy("key").agg(sum($"quantity") as "c1", avg($"quantity") as "c2")

DataFrame是Spark SQL的一种编程抽象,它是一张分布式的表,是数据类型为Row的DataSet,可以简单认为:DataFrame是DataSet[Row]的别名。 你说我们得到了一张表可以做些什么呢?那些数据库的操作都可以,比如增删改查,联结操作等等,都是可以的...

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