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4.1 Spark SQL概述文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-434290.html
4.2 Spark SQL DataFrame 编程操作大全 (超详细)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-434290.html
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在很多情况下，开发人员并不了解Scala语言，也不了解Spark常用的API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，于是利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言中普及程度和流行程度高等诸多优势，开发了Spark S
Apache Spark SQL 提供了一组强大的 API 用于结构化数据的处理和分析。比如 DataFrame API DataFrame API ：DataFrame 是 Spark SQL 中的核心数据结构，它是一个分布式的带有命名列的数据集，类似于传统数据库表或 Pandas 数据帧。DataFrame API 提供了多种操作和转换方法，包括选择、过滤、分组
目录 一、数据准备 1）Department 2）School 3）Student 4）Teacher 5）实例化对象 结构如下： 二、加载数据 数据展示 三、日志数据加载 输出结果 sc.textFile读取数据源，并对结构化数据进行拆分 同样的，除了json格式字符串，我们也可以用类似的方法来加载日志数据。
sales.csv 内容 当使用 Spark SQL 的 DataFrame API 读取 CSV 文件时，你可以按照以下步骤进行操作。
目录 零、本讲学习目标 一、基本操作 二、默认数据源 （一）默认数据源Parquet （二）案例演示读取Parquet文件 1、在Spark Shell中演示 2、通过Scala程序演示 三、手动指定数据源 （一）format()与option()方法概述 （二）案例演示读取不同数据源 1、读取房源csv文件 2、读取json，保
作者：禅与计算机程序设计艺术 Apache Spark 是由 Apache 基金会开发的开源分布式计算框架，最初用于对大规模数据进行快速的处理，在大数据计算领域占据重要地位。其独特的高性能处理能力及丰富的数据处理功能使得 Spark 在各个行业应用广泛。Spark SQL 是 Spark 提供的用于结构
Spark SQL概念 Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 它是spark中用于处理结构化数据的一个模块 Spark SQL历史 Hive是目前大数据领域，事实上的数据仓库标准。 Shark：shark底层使用spark的基于内存的计算模型，从而让性能比Hive提升了数倍到上百倍。 底层很多东西还
作者：禅与计算机程序设计艺术
目录 一、目的与要求 二、实验内容 三、实验步骤 1、Spark SQL基本操作 2、编程实现将RDD转换为DataFrame 3、编程实现利用DataFrame读写MySQL的数据 四、结果分析与实验体会 1、通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法； 2、熟悉RDD到DataFrame的转化方法； 3、熟悉利用Spark SQL管理来自不同
Spark SQL属于Spark计算框架的一部分，是专门负责结构化数据的处理计算框架，Spark SQL提供了两种数据抽象：DataFrame、Dataset,都是基于RDD之上的一种高级数据抽象，在RDD基础之上增加了一个schema表结构。 1.1 创建Spark SQL的编程项目，scala语言支持的 1.2 引入编程依赖： spark_core_2.
