Spark Dataset 快速上手

本文介绍了Spark Dataset,一种结合RDD和DataFrame优点的数据抽象。通过Java API,展示了如何创建Dataset,使用filter()、map()、groupBy()和agg()方法进行操作,以及如何通过select()和withColumn()操作列。此外,还讲解了使用groupBy和聚合函数以及窗口函数进行聚合操作的基本用法。

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Spark Dataset是Spark提供的一种强类型的数据抽象,它结合了RDD的强大功能和DataFrame的优化执行。下面是Spark Dataset的Java API的详细解释:

  1. 创建Dataset:
    使用spark.createDataset()方法:通过调用spark对象的createDataset()方法,可以将Java集合或数组转换为Dataset。示例代码如下:

    List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
    

    Dataset dataset = spark.createDataset(data, Encoders.INT());
    使用spark.read().dataset()方法:在读取外部数据源时,可以使用spark.read().dataset()方法创建Dataset。示例代码如下:

    Dataset<Row> dataset = spark.read
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