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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 SQL的前身是 Shark,Shark最初是美国加州大学伯克利分校的实验室开发的Spark生态系统的组件之一,它运行在Spark系统之上,Shark重用了Hive的工作机制,并直接继承了Hive的各个组件, Shark将SQL语句的转换从MapReduce作业替换成了Spark作业,虽然这样提高了计算效率,但由于 Shark过于依赖Hive,因此在版本迭代时很难添加新的优化策略,从而限制了Spak的发展,在2014年,伯克利实验室停止了对Shark的维护,转向Spark SQL的开发。

Shark Hive on Spark Hive即作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行

SparkSQL Spark on Hive Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行

SparkSQL产生的根本原因是为了完全脱离Hive限制

 

2.用spark.read 创建DataFrame

spark.read.text(file)

spark.read.json(file)

 

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?

 

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

df.printSchema()

文本:

 json:

查询总行数

df.count()

df.head(3) #list类型,list中每个元素是Row类

文本:

json:

输出全部行

df.collect() #list类型,list中每个元素是Row类(文本与json数据差异与上df.head()同)

查询概况

df.describe().show()

文本:

json:

取列(仅json文件可使用以下命令)

df['name']

df.name

df.select()

df.filter()

df.groupBy()

df.sort()

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