Spark SQL 及其DataFrame的基本操作

Spark SQL出现的 原因是什么?

 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD),Spark SQL的前身是 Shark,由于 Shark过于依赖Hive,因此在版本迭代时很难添加新的优化策略,从而限制了Spak的发展,在2014年,伯克利实验室停止了对Shark的维护,转向Spark SQL的开发。Shark将SQL语句的转换从MapReduce作业替换成了Spark作业,Spark SQL 可以提供DataFrame API,可以对内部和外部各种数据源执行各种关系操作;可以支持大量的数据源和数据分析算法,组合使用Spark SQL 和Spark MLlib。

2.用spark.read 创建DataFrame

有以下这几种通过spark.read 创建DataFrame: spark.read.text('people.txt')、spark.read.json('people.json')、spark.read.parquet('people.parquet')、spark.read.format('text).load('people.txt')、spark.read.format('json).load('people.json')、spark.read.format('parquet).load('people.parquet')

3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同?

通过spark.read.text('people.txt')这种方式创建DataFrame是以值的形式存储的,通过spark.read.json('people.json')这种方式创建DataFrame是以键值对的形式存储的,通过spark.read.parquet('people.parquet')这种方式创建DataFrame是以列族的形式存储的。

4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同?

pandas的DataFrame 是一种表格型数据结构,按照列结构存储,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值,但每一列只能有一种数据类型。拥有丰富、灵活、操作简单的 api,在数据量不大的情况下有较好的效果。Spark的DataFrame 是基于 RDD 的一种数据类型,具有比 RDD 节省空间和更高运算效率的优点,对于大数据量的运算,分布式计算能突破 pandas 的瓶颈,而 Spark 则是分布式计算的典型代表。

Spark SQL DataFrame的基本操作

创建:

spark.read.text()

file='file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt'

df=spark.read.text(file)

spark.read.json()

file='file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json'

df1=spark.read.json(file)

打印数据

df.show()默认打印前20条数据,df.show(n)

 

 

 

 

 

 

打印概要

df.printSchema()

 

 

 df1.printSchema()

 

 

 

查询总行数

df.count()

df1.count()

 

 

 

df.head(3) #list类型,list中每个元素是Row类

df.head(3)

df1.head(3)

 

 

 

输出全部行

df.collect() #list类型,list中每个元素是Row类

 df.collect()

 df1.collect()

 

 

 

查询概况

df.describe().show()

 

 

  df1.describe().show()

 

 

 

取列

df[‘name’]

df1['name']

df.name

df1.name

 

 

 

df.select()

df1.select(df1.name).show()

 

 

 df.filter()

df1.filter(df1.age>20).show()

 

 

 

df.groupBy()

df1.groupBy('age').count().show()

 

 

df.sort()

df1.sort(df1.age.desc()).show()

posted @ 2021-05-10 14:31  赖泽梵  阅读(193)  评论(0编辑  收藏  举报