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spArk DAtAFrAmE Agg

试试这样: df.groupBy("key").agg(sum($"quantity") as "c1", avg($"quantity") as "c2")

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.io.Source import java.io.PrintWriter import util.control.Breaks._ import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import java.sql.DriverManage...

然后我们进入spark-shell,控制台的提示说明Spark为我们创建了一个叫sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 接下来我们希望把本地的JSON文件转化为DataFrame: scala> val df = sqlContext.jsonFile("/path/to/your/jsonfile")df: or...

处理的数据,然后这些数据经过transaction后会被赋予弹性,分布特性的特点,具备这样特点的数据集,英文缩写就是RDD。但RDD再怎么有特性,还是数据集,在我的理解里就像关系型数据库里的表,

前RDD理解用户自选定要使用spark处理数据些数据经transaction赋予弹性布特性特点具备特点数据集英文缩写RDDRDD再特性数据集我理解像关系型数据库表

sparksql中为了将普通的rdd可以进行执行sql的操作,而将rdd封装成一个结构化的模型, 就是dataframe, 获得dataframe后就可以创建临时表进行sql操作了。

而case class类就是继承了Product。我们所熟悉的TupleN类型也是继承了scala.Product类的,所以我们也可以通过TupleN来创建DataFrame: [python] view plain copy val mobiles=sqlContext.createDataFrame(Seq((1,"Android"), (2, "iPhone"))) mo...

官网解释: RDD:A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. rdd是一个分布式的数据集,数据分散在分布式集群的各台机器上 A DataFrame is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created u...

RDD是非结构化的,DataFrame是结构化的,类似于数据库的表。

spark中RDD和DataFrame的结构: RDD就是一个分布式的无序的列表。 RDD中可以存储任何的单机类型的数据,但是,直接使用RDD在字段需求明显时,存在算子难以复用的缺点。 例如,现在RDD存的数据是一个Person类型的数据,现在要求所有每个年龄段(1...

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