05 2021 档案

摘要:1. 安装启动检查Mysql服务。##netstat -tunlp (3306) cd /usr/local/hive/lib ls mysql* cp mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars/ cd /usr/local/ 阅读全文
posted @ 2021-05-29 19:56 starrysky~ocean 阅读(95) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.生成“表头” from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType,StructField,StructTypefrom pyspark.sql import Rowfields=[StructField('name',StringType() 阅读全文
posted @ 2021-05-22 15:22 starrysky~ocean 阅读(227) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一. 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 1.生成“表头” 2.生成“表中的记录” 3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起 用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比: 每个分数+5分。 df_scs. 阅读全文
posted @ 2021-05-17 21:32 starrysky~ocean 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.pandas df 与 spark df的相互转换 3.1 利用反射机制推断RDD模式 sc创建RDD 转换成Row元素,列名=值 spark.createDataFrame生成df df.show(), df.printSchema() 3.2 使用编程方式定义RDD模式 生成“表头” fie 阅读全文
posted @ 2021-05-11 23:27 starrysky~ocean 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Spark SQL DataFrame的基本操作 文件路径: file='url' 文本: json: 创建: spark.read.text(file) spark.read.json(file) 打印数据 df.show()默认打印前20条数据,df.show(n) 文本: json: 打印概要 阅读全文
posted @ 2021-05-07 18:10 starrysky~ocean 阅读(110) 评论(0) 推荐(0)