這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了4.5 Spark SQL 處理JSON數(shù)據(jù)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。
4.1 Spark SQL概述文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-434290.html
4.2 Spark SQL DataFrame 編程操作大全 (超詳細(xì))文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-434290.html
到了這里，關(guān)于4.5 Spark SQL 處理JSON數(shù)據(jù)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！
在很多情況下，開發(fā)人員并不了解Scala語言，也不了解Spark常用的API，但又非常想要使用Spark框架提供的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力。Spark的開發(fā)工程師們考慮到了這個(gè)問題，于是利用SQL語言的語法簡(jiǎn)潔、學(xué)習(xí)門檻低以及在編程語言中普及程度和流行程度高等諸多優(yōu)勢(shì)，開發(fā)了Spark S
Apache Spark SQL 提供了一組強(qiáng)大的 API 用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析。比如 DataFrame API DataFrame API ：DataFrame 是 Spark SQL 中的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是一個(gè)分布式的帶有命名列的數(shù)據(jù)集，類似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表或 Pandas 數(shù)據(jù)幀。DataFrame API 提供了多種操作和轉(zhuǎn)換方法，包括選擇、過濾、分組
目錄 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 1）Department ?2）School 3）Student 4）Teacher 5）實(shí)例化對(duì)象 結(jié)構(gòu)如下： 二、加載數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)展示? 三、日志數(shù)據(jù)加載 輸出結(jié)果? sc.textFile讀取數(shù)據(jù)源，并對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分 ? ? ? ? ? 同樣的，除了json格式字符串，我們也可以用類似的方法來加載日志數(shù)據(jù)。
sales.csv 內(nèi)容 當(dāng)使用 Spark SQL 的 DataFrame API 讀取 CSV 文件時(shí)，你可以按照以下步驟進(jìn)行操作。
? 目錄 零、本講學(xué)習(xí)目標(biāo) 一、基本操作 二、默認(rèn)數(shù)據(jù)源 （一）默認(rèn)數(shù)據(jù)源Parquet （二）案例演示讀取Parquet文件 1、在Spark Shell中演示 2、通過Scala程序演示 三、手動(dòng)指定數(shù)據(jù)源 （一）format()與option()方法概述 （二）案例演示讀取不同數(shù)據(jù)源 1、讀取房源csv文件 2、讀取json，保
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) Apache Spark 是由 Apache 基金會(huì)開發(fā)的開源分布式計(jì)算框架，最初用于對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速的處理，在大數(shù)據(jù)計(jì)算領(lǐng)域占據(jù)重要地位。其獨(dú)特的高性能處理能力及豐富的數(shù)據(jù)處理功能使得 Spark 在各個(gè)行業(yè)應(yīng)用廣泛。Spark SQL 是 Spark 提供的用于結(jié)構(gòu)
Spark SQL概念 Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 它是spark中用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個(gè)模塊 Spark SQL歷史 Hive是目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，事實(shí)上的數(shù)據(jù)倉庫標(biāo)準(zhǔn)。 Shark：shark底層使用spark的基于內(nèi)存的計(jì)算模型，從而讓性能比Hive提升了數(shù)倍到上百倍。 底層很多東西還
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
目錄 一、目的與要求 二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 三、實(shí)驗(yàn)步驟 1、Spark SQL基本操作 2、編程實(shí)現(xiàn)將RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame 3、編程實(shí)現(xiàn)利用DataFrame讀寫MySQL的數(shù)據(jù) 四、結(jié)果分析與實(shí)驗(yàn)體會(huì) 1、通過實(shí)驗(yàn)掌握Spark SQL的基本編程方法； 2、熟悉RDD到DataFrame的轉(zhuǎn)化方法； 3、熟悉利用Spark SQL管理來自不同
1. 掌握 Spark SQL 的基本編程方法； 2. 熟悉 RDD 到 DataFrame 的轉(zhuǎn)化方法； 3. 熟悉利用 Spark SQL 管理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。 1．Spark SQL 基本操作 將下列 JSON 格式數(shù)據(jù)復(fù)制到 Linux 系統(tǒng)中，并保存命名為 employee.json。 { \\\"id\\\":1, \\\"name\\\":\\\"Ella\\\", \\\"age\\\":36 } { \\\"id\\\":2, \\\"name\\\":\\\"Bob\\\", \\\"age\\\":29 } { \\\"id\\\":3, \\\"na
