通过Spark实现表格存储数据流计算
本文介绍在使用Spark计算引擎访问表格存储时，如何通过DataFrame编程方式对表格存储中的数据进行流计算，并分别在本地和集群环境中进行运行调试。
如何使用Spark DataFrame API开发一个流式作业消费LogService数据
本文简单介绍如何使用Spark DataFrame API开发一个流式作业消费LogService数据。
SparkSQL、Dataset和DataFrame介绍以及SparkSQL的基础操作
本文为您介绍Spark SQL、Dataset和DataFrame相关的概念，以及Spark SQL的基础操作。
大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作2
3 多表操作Join3.1 数据准备先构建两个DataFramescala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("a", 1,2), ("b",2,3) )).toDF("k1","k2","k3") df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [k1: string, k2: int ... 1 more field].....
大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作1
1 一般操作：查找和过滤1.1 读取数据源1.1.1读取json使用spark.read。注意：路径默认是从HDFS，如果要读取本机文件，需要加前缀file://，如下scala> val people = spark.read.format("json").load("file:///opt/software/data/people.json") people: org.apache.s....
大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作4
3.2.2 其他join类型，只需把inner改成你需要的类型即可scala> df1.join(df2,Seq("k1"),"left").show +---+---+---+---+---+ | k1| k2| k3| k2| k4| +---+---+---+---+---+ | a| 1| 2| 2| 2| | b| 2| 3| 2| 1| | b| 2| ...
大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作3
3 多表操作Join3.1 数据准备先构建两个DataFramescala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("a", 1,2), ("b",2,3) )).toDF("k1","k2","k3") df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [k1: string, k2: int ... 1 more field].....
大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作2
2 聚合操作：groupBy和agg2.1 排序算子sort(sort等价于orderBy)DF.sort(DF.col(“id”).desc).show 以DF中字段id降序，指定升降序的方法。另外可指定多个字段排序=DF.sort($“id”.desc).showDF.sort 等价于DF.orderByscala> peopleDF.sort($"age").show +------....
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