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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...

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...

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...

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 using various ...

DataFrame是Spark SQL的一种编程抽象,它是一张分布式的表,是数据类型为Row的DataSet,可以简单认为:DataFrame是DataSet[Row]的别名。 你说我们得到了一张表可以做些什么呢?那些数据库的操作都可以,比如增删改查,联结操作等等,都是可以的...

如何理解spark中RDD和DataFrame的结构 RDD是非结构化的,DataFrame是结构化的,类似于数据库的表。

如何理解spark中RDD和DataFrame的结构 RDD是非结构化的,DataFrame是结构化的,类似于数据库的表。

RDD:AResilientDistributedDataset(RDD),thebasicabstractioninSpark.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ADataFrameisequivalenttoarelationaltableinSparkSQL,andcanbecreatedusingvariousfunctionsinSQLContextdataf...

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,

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