qq_41081716的博客

SPARK-SQL内置函数之字符串函数_清风徐来-优快云博客_spark sql trim

基础数据模型（Foundation Data Model）与衍生数据模型（Derived Data Model）在数据管理和分析中扮演着不同的角色。

创建一个简单的 RDD，并对其进行一系列转换操作。并加入函数，日志的方式。

在 Apache Spark 中，map和flatMap是 RDD（弹性分布式数据集）中最常用的转换操作之一。

在Apache Spark的数据处理架构中，RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）扮演着核心角色。RDD是Spark计算的基本单元，它使得开发者能够以一种高效且容错的方式来处理大规模数据集。Spark的计算任务始于一个Spark上下文对象，通常通过创建。是与Spark集群交互的入口，它负责资源的申请、任务的调度以及RDD的创建和管理。通过Spark上下文，开发者可以创建RDD实例，这些RDD可以是从HDFS、本地文件系统或其他数据源加载的数据集。

是 Apache Spark 的核心类之一，它是 Spark 应用程序的入口点。当想要使用 Spark 的功能时，通常需要首先创建一个实例。负责连接 Spark 集群，并初始化 Spark 应用程序所需的资源。

【代码】RDD＜--＞ DataFrame。

【代码】pyspark-rdd。

PySpark的本质确实是Python的一个接口层，它允许你使用 Python语言来编写 Apache Spark 应用程序。通过这个接口，你可以利用 Spark 强大的分布式计算能力，同时享受 Python的易用性和灵活性。

RDD适合需要高度定制化的数据处理逻辑，对容错性要求高的批处理任务。DataFrame适合处理结构化数据，需要快速开发周期，易于使用 SQL 查询的场景。Dataset：结合了 RDD 和 DataFrame 的优点，提供了类型安全和优化执行的能力，适合需要结构化数据处理同时需要一定程度自定义逻辑的情况。

使用分布式文件系统（如 HDFS）时生成的，用于存储和管理大数据集。文件）包含了数据的一部分，而对应的校验和文件（文件则用于标记数据写入操作的完成状态。文件的存在表示数据写入操作已经成功完成。output_data是一个文件夹。文件）用于验证数据的完整性。

【代码】pyspark.sql.functions。

在 PySpark 中，DataFrame是一个分布式数据集类似于Pandas 中的 DataFrame。DataFrame提供了许多内置的方法来帮助你处理数据。以下是一些常用的DataFrame。

SparkSession 对象。

在 PySpark 中，方法可以将 DataFrame 注册为临时视图（temporary view），这样就可以使用 SQL 查询来操作 DataFrame。临时视图只在当前 SparkSession 的生命周期内有效，并且在同一 SparkSession 中可以被多次替换。我们可以在之前的示例中加入，以便使用 SQL 查询来完成一些操作。

测试spark读取本地和hdfs文件。

已提交的作业不同阶段RDDs（弹性分布式数据集）Apache Spark UI中的"Executors"页面，该页面提供了关于Spark应用程序中执行器的详细信息。执行器是Spark应用程序中负责执行任务的进程。

spark的conf目录/opt/homebrew/Cellar/apache-spark/3.5.2/libexec/conf。spark的bin目录：/opt/homebrew/Cellar/apache-spark/3.5.2/bin。hadoop的bin目录：/opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.0/bin。