Spark | 四十、SparkSQL案例-各区域热门商品Top3
Spark | 四十、SparkSQL案例-各区域热门商品Top3
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[toc]一、需求简介这里的热门商品是从点击量的维度来看的,计算各个区域前三大热门商品,并备注上每个商品在主要城市中的分布比例,超过两个城市用其他显示。例如:| 地区 | 商品名称 | 点击次数 | 城市备注 || -------- | ---------
Spark | 三十九、SparkSQL之加载和保存二
Spark | 三十九、SparkSQL之加载和保存二
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[toc]一、MySQLSpark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame 一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中。1. spark-shell中如果使用 spark-shell 操作,可在启动shell 时指定相关的数据
Spark | 三十八、SparkSQL之加载和保存一
Spark | 三十八、SparkSQL之加载和保存一
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[toc]一、通用的加载和保存方式SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API,根据不同的参数读取和保存不同格式的数据,SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为 parquet1. 加载数据spark.read.load 是加载数据的通用方法如果读取不
Spark | 三十七、SparkSQL之自定义UDF和UDAF
Spark | 三十七、SparkSQL之自定义UDF和UDAF
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[toc]一、自定义UDF1. 准备内容test.json内容{"name":"liudongdong","age":18}{"name":"liudongdong","age":
Spark | 三十六、SparkSQL之idea开发
Spark | 三十六、SparkSQL之idea开发
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[toc]环境:idea、maven一、环境准备通过上一篇小黑窗,练习rdd、datafram、dataset三者之间的转换,那换到开发工具中怎么准备呢?1. 添加依赖项目pom文件添加依赖 <dependency> <groupId>or
Spark | 三十五、SparkSQL中的RDD、DataFrame、DataSet三者转换
Spark | 三十五、SparkSQL中的RDD、DataFrame、DataSet三者转换
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[toc]上一篇了解到,rdd的上一层封装为DataFrame,而DataFrame的上一层封装为DataSet.rdd: 为单纯数据DataFrame:类似于表(数据和字段信息)DataSet:类似于数据集合(List、Set)(拥有类型(字段描述), 数据)一、DataFrameSpark SQ
Spark | 三十四、SparkSQL中的RDD、DataFrame、DataSet三者关系
Spark | 三十四、SparkSQL中的RDD、DataFrame、DataSet三者关系
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[toc]一、spark SQL上下文Spark Core 中,如果想要执行应用程序,需要首先构建上下文环境对象 SparkContext, Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装,不仅仅在模型上进行了封装,上下文环境对象也进行了封装。在老的版本中,SparkSQL
Spark | 三十三、接近SparkSQL
Spark | 三十三、接近SparkSQL
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[toc]Spark SQL 是Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。一、spark SQL的前世今生(Hive and SparkSQL)SparkSQL 的前身是 Shark,给熟悉RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供快速上手