SparkSQL简单使用（头歌）

最新推荐文章于 2025-02-19 10:06:48 发布

小kamil

最新推荐文章于 2025-02-19 10:06:48 发布

阅读量3.9k

点赞数

文章标签： scala spark 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_53510670/article/details/125389333

版权

本文通过三个部分介绍SparkSQL的使用，包括初识SparkSQL、Dataset的创建和使用，以及自定义函数的应用。示例代码展示了如何读取数据、创建临时视图、执行SQL查询以及实现平均数的自定义聚合函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第1关：SparkSQL初识 watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5bCPa2FtaWw=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

代码：

package com.educoder.bigData.sparksql;

import org.apache.spark.sql.AnalysisException;

import org.apache.spark.sql.Dataset;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class Test1 {

public static void main(String[] args) throws AnalysisException {

/********* Begin *********/

SparkSession spark = SparkSession

.builder()

.appName("Java Spark SQL基本示例")

.master("local")

.config("spark

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

小kamil

关注关注

0
点赞
踩
9

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

educoder中SparkSQL简单使用

weixin_46026136的博客

06-19

369

【代码】educoder中SparkSQL简单使用。

SparkSQL简单使用

Junds0的博客

04-23

352

第1关：SparkSQL初识本关任务：编写一个sparksql基础程序。 package com.educoder.bigData.sparksql; import org.apache.spark.sql.AnalysisException; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class Test

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Spark SQL操作多数据源

不清不慎的博客

06-18

6414

Spark SQL支持通过DataFrame接口操作的多种不同的数据源。DataFrame提供支持统一的接口加载和保存数据源中的数据，包括：结构化数据，Parquet文件，JSON文件，Hive表，以及通过JDBC连接外部数据源。与Hive类似的，Spark SQL也可以创建临时表和持久表（即管理表），使用registerTempTable命令创建临时表，使用saveAsTable命令将数据...

Spark SQL 使用及进阶详解

weixin_44821805的博客

02-19

1929

Spark SQL 是 Apache Spark 中的一个模块，它提供了一种统一的方式来处理结构化和半结构化数据。Spark SQL 允许用户使用 SQL 语句或者编程接口（如 Scala、Java、Python 和 R）来查询数据，同时支持多种数据源，包括 Hive 表、JSON 文件、Parquet 文件等。它将 SQL 查询与 Spark 的分布式计算能力相结合，能够高效地处理大规模数据。可以创建自定义函数来满足特定的业务需求。python# Python 示例scala// Scala 示例。

educoderSparkSQL简单使用

m0_62004321的博客

04-22

2472

第1关：SparkSQL初识 package com.educoder.bigData.sparksql; import org.apache.spark.sql.AnalysisException; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class Test1 { public static

头歌：SparkSQL简单使用

weixin_62399938的博客

05-01

3066

Spark SQL是用来操作结构化和半结构化数据的接口。当每条存储记录共用已知的字段集合，数据符合此条件时，Spark SQL就会使得针对这些数据的读取和查询变得更加简单高效。具体来说，Spark SQL提供了以下三大功能：(1) Spark SQL可以从各种结构化数据源（例如JSON、Parquet等）中读取数据。

SparkSQL 初识

weixin_47243236的博客

12-21

1337

1. Spark SQL 初识 1.1 Spark SQL 是什么 Spark SQL 是 Apache Spark 的用于处理结构化数据（Structured Data）的模块。 1.2 Spark SQL 特点集成： Spark 程序可实现与 SQL 查询的无缝对接。我们可以通过 Java、Scala、Python 或 R 语言利用 Spark SQL 将结构化数据作为 Spark 中的弹性分布式数据集（RDD）进行查询。统一的数据访问： DataFrames 和 SQL 提供了访问各种数据源的通用

SparkSQL的简单使用

qq_44002865的博客

08-06

1521

SparkSQL 文章目录SparkSQL1、简介DataFrameDataSet2、Shell命令DataFrameDataSet3、IDEA开发环境准备RDD、DataFrame、DataSet 三者相互转换自定义函数UDFUDAF4、加载和保存方式加载数据保存数据APIMySQLHive 1、简介 DataFrame 在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元

Spark SQL的简单使用

luckGeek的博客

05-04

437

概述：本文主要介绍SQLContext、HiveContext、SparkSession、spark-sql、spark-shell及thriftserver/beeline的简单使用。 1、SQLContext的使用使用SqlContext可以从多种数据源中创建DataFrame,包括json、parquet、csv(2.x)、hive、jdbc等，使用参考图示：（1）加载依赖 ...

SparkSQL 笔记 01

01-07

目录SparkSQL1. 基础概念2.DataFrame3.SparkSql程序开发(1.x,2.x)（1）SparkSQL1.x（2）SparkSQL2.x SparkSQL 1. 基础概念 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且...

SparkSQL——Dataset

m0_56181660的博客

01-17

1135

SparkSQL——Dataset

spark-sql入门

01-12

spark-sql入门资源！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

sparksql 简单使用

allen的博客

07-31

1062

第一种: 通过case classpackage cn.lijieimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext /** * Created by jie on 2017/7/31. */ object SparkSql01 { def main(args:

Spark sql的简单使用

啊帅和和的博客

11-12

6601

目录加载依赖spark sql简单入门Spark sql简单应用应用配置读取文件读取文本文件并展示数据show()将数据完全显示读取json文件读取jdbc文件读取也锁格式的文件文件将数据以压缩格式存储parquet或者orc格式存储读取数据注册成视图并写SQL直接写sql类sql的模式写出文件到别的路径RDD和DF的相互转换RDD转换成DFDF转换成RDDDF中函数的使用wherefilterselect聚合函数的位置（agg）join直接写sql 加载依赖依赖这个东西，只要注意几个依赖之间的相互关系能

SparkSQL使用的简单例子

UFO的博客

02-08

2468

SparkSQL使用的一些简单例子……

SparkSQL数据源

m0_53510670的博客

06-21

2511

第1关：SparkSQL加载和保存代码： packagecom.educoder.bigData.sparksql2; importorg.apache.spark.sql.AnalysisException; importorg.apache.spark.sql.SaveMode; importorg.apache.spark.sql.SparkSession; publicclassTest1{ publicstaticvo...

SparkSQL初识

csdn3993023的博客

08-30

260

一、 Spark SQL介绍 Spark SQL是Apache Spark's的一个模块 ,...

Spark学习之路（十八）SparkSQL简单使用

微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者

02-12

743

头歌sparksql

最新发布

03-16

### 关于头歌平台中的 Spark SQL 使用教程在头歌平台上使用 Spark SQL 进行数据分析时，可以参考以下内容： #### 1. 创建 Spark Session 为了能够在自定义程序中执行 Spark SQL 查询，首先需要创建一个 `SparkSession` 对象。这可以通过配置并初始化 Spark 的环境变量来实现[^4]。 ```scala val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("test") .master("local[*]") .config("dfs.client.use.datanode.hostname", "true") .enableHiveSupport() .getOrCreate() ``` 上述代码片段展示了如何通过 Scala 编程语言构建一个带有 Hive 支持的 SparkSession 实例。 --- #### 2. 数据加载与 DataFrame 操作一旦 SparkSession 被成功创建，就可以利用它读取各种数据源（如 CSV、JSON 文件或数据库表），并将这些数据转换成 DataFrame 结构以便进一步操作。如果需要新增或修改某一列的数据，则可调用 PySpark 提供的相关 API 方法[^3]。例如，在 Pandas on Apache Spark 中，可通过 `.filter()` 函数筛选符合条件的记录: ```python import pyspark.pandas as ps df = ps.DataFrame({'A': range(1, 6), 'B': range(10, 60, 10)}) filtered_df = df.filter(df['A'] > 3) print(filtered_df) ``` 此示例演示了基于条件过滤特定行的过程。 --- #### 3. 自定义函数的应用当内置的功能无法满足需求时，开发者可以选择开发自己的 UDFs (用户定义函数)[^5]。这类扩展允许更灵活地处理复杂逻辑而不局限于框架预设的能力范围之内。下面是一个简单的 Python 版本的例子说明怎样注册一个新的字符串拼接函数作为 UDF: ```python from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql.types import StringType def concat_strings(s1, s2): return f"{s1}_{s2}" concat_udf = F.udf(concat_strings, StringType()) result_df = input_df.withColumn('Concatenated', concat_udf(input_df.col1, input_df.col2)) ``` 这里定义了一个接受两个参数并返回它们连接形式的新运算符。 --- #### 4. 常见错误及其解决方案对于初学者来说，在实践过程中难免会遇到一些常见问题。比如尝试访问不存在字段时报错“No such struct field”，此时应该仔细核对所使用的列名是否正确以及大小写敏感度设置等问题[^1]。另外需要注意的是，每当更改 MySQL 配置文件之后都需要重新启动服务才能使改动生效[^2]: ```bash sudo systemctl restart mysqld ``` --- ### 总结综上所述，掌握好 Spark SQL 的基本概念和技术要点有助于提高大数据集上的查询效率。同时合理运用官方文档资源能够帮助快速定位解决问题的方法路径。