spark sql 예제

사용자 피드백에 따라 결과 DataFrame에서 그룹화 열을 유지하도록 DataFrame.groupBy()의 기본 동작을 변경했습니다. 동작을 1.3으로 유지하려면 spark.sql.retainGroupColumns를 false로 설정합니다. 코드 설명: 1. 연루 클래스를 `스파크` 세션으로 가져옵니다. 2. `df` DataFrame의 스키마 인쇄. 3. `df` DataFrame에서 모든 레코드의 이름을 표시합니다. 데이터 프레임을 기반으로 테이블에서 SQL 쿼리를 실행하는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 간단한 쿼리로 시작한 다음 이 자습서에서 집계, 필터, 정렬, 하위 쿼리 및 피벗을 살펴보겠습니다.

Spark SQL의 모든 데이터 유형은 org.apache.spark.sql.type의 패키지에 있습니다. 데이터 형식에 액세스하거나 만들려면 org.apache.spark.sql.type.DataType에 제공된 팩터리 메서드를 사용하십시오. Spark의 변환은 “지연”이므로 결과를 바로 계산하지 않습니다. 대신 수행할 작업과 작업을 수행할 데이터 집합(예: 파일)만 “기억”합니다. 변환은 작업이 호출되고 결과가 드라이버 프로그램에 반환되고 지시된 비순환 그래프(DAG)로 저장될 때만 계산됩니다. 이 설계를 통해 스파크를 보다 효율적으로 실행할 수 있습니다. 예를 들어 큰 파일이 여러 가지 방법으로 변환되어 첫 번째 작업으로 전달된 경우 Spark는 전체 파일에 대한 작업을 수행하는 대신 첫 번째 줄에 대한 결과만 처리하고 반환합니다. 코드 설명: 1. RDD에 대한 익스프레닝 인코더 가져오기. RDD는 데이터 집합과 유사하지만 직렬화를 위해 인코더를 사용합니다. 2.

인코더 라이브러리를 셸로 가져옵니다. 3. 우리의 `불꽃`세션에 연루 클래스를 가져 오기. 4. `employee.txt`에서 `employeeDF` DataFrame을 만들고 구분 기호 쉼표 `를 기반으로 열을 임시 보기 `직원`으로 매핑합니다. 5. 임시 보기 `직원`을 만드는 것. 6. 18세에서 30세 사이의 모든 직원을 포함하는 데이터프레임 `청년DF`를 정의합니다. 7.

RDD의 이름을 `젊은이DF`로 매핑하여 젊은이의 이름을 표시합니다. 1.6.1 이후, 와 함께 sparkR의 Column 메서드는 DataFrame의 동일한 이름의 기존 열에 새 열을 추가하거나 대체하는 것을 지원합니다. 스파크 SQL은 Spark의 최신 구성 요소이며 SQL과 유사한 인터페이스를 제공합니다. 스파크 SQL은 다양한 스파크 프로그래밍 언어와 긴밀하게 통합되어 있으므로 제공된 USB 드라이브의 루트 디렉토리에서 Spark 셸을 시작하는 것부터 시작됩니다. import org.apache.spark.sql.catalyst.dsl.

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