软件1801-
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? hive是shark的前身，shark是sparkSQL的前身，sparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了hive的限制，hive是hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序复杂性。同时也由于Ma -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? 答：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。 2.用spark.read -
Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
Spark SQL出现的 原因是什么? Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个叫作Data Frame的编程抽象结构数据模型(即带有Schema信息的RDD),Spark SQL的前身是 Shark，由于 Shark过于依赖Hive，因此在版本迭代时很难添加新的优化 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
一. 1.Spark SQL出现的 原因是什么? spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
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 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
一. 1.Spark SQL出现的 原因是什么? spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关 -
06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? spark sql是spark用来处理结构化数据的一个模块，与hive的hql不同，hive需要将hql转化成MapReduce然后提交执行，sparksql将sql语句转换成rdd然后提交集群执行，将执行效率大大提升 2.用spark.read 创建Da -
05
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.sp -
05 RDD编程
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.sp -
RDD
总共有多少学生？map(), distinct(), count() 开设了多少门课程？ 每个学生选修了多少门课？map().countByValue() //map(), countByKey() 每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() Tom选修了几门课？每门课多少分