MyNameIsWangYi的博客

sparksql支持的sql语句

如有问题，请联系qq：2499496272，谢谢~~我们一起努力！数据id,name,age,height,weight,yanzhi,score1,a,18.0,172.0,120.0,98.0,68.82,b,28,175,120,97,68.83,c,30,180,130,94,88.84,d,18,168,110,98,68.85,e,26,165,120,98,68.8...

PS：第一次学习，简单笔记代码。创建DataFrame在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrames和执行SQL的入口创建DataFrames有三种方式：(1) 从一个已存在的RDD进行转换(2) 从JSON/Parquet/CSV/JDBC等结构化数据源进行创建(3) 从Hive Table进行查询返回核心要义：创建DataFrame，需要创建 “RDD ...

源码spark.implicits._ 中有隐式转换换： rdd[T] --> DatasetHolder， 而DatasetHolder中有toDF方法所以，就可以在rdd[T].toDFtoDF中调用的有是 sqlContext.createDataset(rdd[T])(encoder)而SqlImplicits中有一大堆的encoder！(基本类型,seq,se...

1.代码// 让框架推断字段类型val dfInfer: DataFrame = spark.read.option("inferSchema","true").csv("data/stu.csv")//字段名 重设val df2: DataFrame = dfInfer.toDF("id","name","age","city","score")df2.printSchema()df...

1.连接hive数据库代码import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}/** * 从hive中加载表成为dataframe */object Demo12_CreateDF_HIVE { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession...