Spark DataFrame创建与操作

添加依赖文件到Scala Maven工程 <dependency> <groupid>com.databricks</groupid> <artifactid>spark-csv_2.10</artifactid> <version>1.3.0</version> </dependency> 从csv文件创建DataFrame import com.dat

spark dataframe实战(持续更新)

spark dataframe实战 说明：该文基于spark-2.0+ dataframe介绍 dataframe是dataset的行的集合。 Dataset是分布式数据集合。Dataset是Spark 1.6+中添加的一个新接口，它提供了RDD的很多优点。 （强类型化，使用强大的lambda函数的功能），以及Spark SQL优化执行引擎的优点。数据集可以从JVM对象构建，然后使用函

如何应对SparkSQL DataFrame保存到hdfs时出现的过多小文件问题

原因就不解释了，总之是因为多线程并行往hdfs写造成的（因为每个DataFrame/RDD分成若干个Partition，这些partition可以被并行处理）。 其结果就是一个存下来的文件，其实是hdfs中一个目录，在这个目录下才是众多partition对应的文件，最坏的情况是出现好多size为0的文件。 如果确实想避免小文件，可以在save之前把DaraFrame的partition设为0：

Spark Dataframe操作

Spark Dataframe操作

spark DataFrame用法

最近用spark处理过一阵子日志，都是一些零零散散的临时需求，作为一个程序员，饱受查询之苦。在这个使用过程中，也渐渐对spark dataframe的使用摸索出了一些门道。 读写 与RDD的转换 一些常见的SQL查询用法 select df.select($"date".substr(0,10) as "date", $"page") 用$"

spark dataframe API 整理 (差集等)

1，从列表中创建dataframe    列表的每一个元素转换成Row对象，利用parallelize()函数将列表转换成RDD，toDF()函数将RDD转换成dataframe    from pyspark.sql import Row    l=[Row(name='jack',age=10),Row(name='lucy',age=12)]    df=sc.parallelize

Spark RDD/DataFrame map保存数据的两种方式

使用Spark RDD或DataFrame，有时需要在foreachPartition或foreachWith里面保存数据到本地或HDFS。直接保存数据当然如果不需要在map里面保存数据，那么针对RDD可以有如下方式val rdd = // target rdd rdd.saveAsHadoopFile // add some parameters 针对DataFrame可以有如下方式保存数据val

DataFrame write().jdbc实现细节（源码阅读）

可以清楚看到，df.write().jdbc其实最后就是在mapPartition里进行批量的insert。如果我们是往postgresql库里写的话，copy明显是比批量insert快的，所以写成 mapPartition( copy in ) 其实是比直接调用df.write.jdbc要快速的。

Dataframe保存模式

示例代码： val dataframe =  sqlContext.read.parquet("读取路径") dataframe.write.mode("overwrite").parquet("写入路径") overwrite是dataframe写入的一种模式，dataframe写入的模式一共有4中 def mode(saveMode: String): DataFrameWri

ThreeLayerLib源代码

ThreeLayerLib.dll的源代码，请各位大神多多指点其中存在的问题，不胜感激，再次感谢各位大神对在下的关注和指点！