Java教程
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
本文主要是介绍06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
1.Spark SQL出现的 原因是什么?
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。
sparkSQL提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
2.用spark.read 创建DataFrame
3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同?
txt文件：创建的DataFrame数据没有结构
json文件：创建的DataFrame数据有结构
4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？
这篇关于06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
您可能喜欢
-
Java部署教程：新手入门指南11-01
-
Java部署教程：从入门到实践11-01
-
Java订单系统教程：新手入门指南11-01
-
Java分布式教程：新手入门指南11-01
-
Java管理系统教程：新手入门详解11-01
-
Java监控系统教程：从入门到实践11-01
-
SpringCloud Alibaba入门：轻松搭建微服务架构11-01
-
Swagger入门：新手必读指南11-01
-
Swagger入门：轻松搭建API文档11-01
-
uni-APP入门：新手快速上手指南11-01
-
UNI-APP入门：新手必读的开发指南11-01
-
手把手教你学习编译部署教程11-01
-
编译部署SpringCloudAlibaba教程：新手入门指南11-01
-
订单微服务系统教程：新手入门必备指南11-01
-
订单系统教程：新手入门指南11-01
栏目导航
