一、简单聚合1.1 数据准备12345678// 需要导入spark sql内置的函数包import org.apache.spark.sql.functions._val spark = SparkSession.builder()...

一、简介1.1 多数据源支持Spark支持以下六个核心数据源，同时Spark社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。 CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections P...

一、创建DataFrame和Dataset1.1 创建DataFrameSpark中所有功能的入口点是SparkSession，可以使用SparkSession.builder()创建。创建后应用程序就可以从现有RDD，Hive表或S...

一、Spark SQL简介Spark SQL是Spark中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点： 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合，允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询； 支持多种...

一、简介在Spark中，提供了两种类型的共享变量：累加器(accumulator)与广播变量(broadcast variable)： 累加器：用来对信息进行聚合，主要用于累计计数等场景； 广播变量：主要用于在节点间高效分发大对象。...

一、作业提交1.1 spark-submitSpark所有模式均使用spark-submit命令提交作业，其格式如下： 12345678./bin/spark-submit \ --class <main-class>...

一、Transformationspark常用的Transformation算子如下表： Transformation算子 Meaning（含义） map(func) 对原RDD中每个元素运用 func 函数，并生成新的...

一、RDD简介RDD全称为Resilient Distributed Datasets，是Spark最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他RDD转换而来，它具有以下特性： 一个RDD由一个...

一、简介Spark于2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2013年被捐赠给Apache软件基金会，2014年2月成为Apache的顶级项目。相对于MapReduce的批处理计算，Spark可以带来上百倍的性能提升，因此它成...

一、数据准备为了演示查询操作，这里需要预先创建三张表，并加载测试数据。 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载。 1.1 员工表1234567891011121314 -- 建表语句 CR...