Delta lake with Java--利用spark sql操作数据2
上一篇文章尝试了建库，建表，插入数据，还差删除和更新，所以在这篇文章补充一下，代码很简单，具体如下： import org.apache.spark.sql.SaveMode;import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class DeltaLakeWithSparkSql2 { public static void main(String[] arg...
Delta lake with Java--利用spark sql操作数据1
今天要解决的问题是如何使用spark sql 建表，插入数据以及查询数据 1、建立一个类叫 DeltaLakeWithSparkSql1，具体代码如下，例子参考Delta Lake Up & Running第3章内容 import org.apache.spark.sql.SaveMode;import org.apache.spark.sql.SparkSession; import java.text...
计算机毕业设计Python+Spark考研预测系统 考研推荐系统 考研数据分析 考研大数据 大数据毕业设计 大数据毕设
安顺学院本科毕业论文(设计)题目申请表 院别：数学与计算机科学 专业：数据科学与大数据 时间：2022年 5月26日 安顺学院本科毕业论文(设计)开题报告 完成时间： 年 月 日 核心算法代码分享如下： # coding=utf-8import sys import demjsonfrom tool import SqlHelper """绘画动态国家线柱状图需要的数...
Detla lake with Java--在spark集群上运行程序
昨天写了第一篇入门，今天看见有人收藏，继续努力学习下去。今天要实现的内容是如何将昨天的HelloDetlaLake 在spark集群上运行，。具体步骤如下 1、安装spark,我使用的是 spark-3.5.1-bin-hadoop3-scala2.13，去官网下载，然后放到电脑任何一个目录，然后添加环境变量，具体如下图： 2、打开一个cmd窗口，运行如下命令： spark-class org.apache...
Spark面试整理-如何使用Spark的API进行数据聚合、排序或过滤？
在Apache Spark中进行数据聚合、排序和过滤是常见的数据处理操作。这些操作通常使用Spark的DataFrame或RDD API来实现。以下是如何使用这些API进行这些操作的示例： 1. 数据聚合 使用DataFrame API进行数据聚合： import org.apache.spark.sql.functions._ ...
Spark面试整理-Spark集成Kafka
Apache Spark和Apache Kafka的集成使得实时数据流处理成为可能。Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据管道和流应用。而Spark是一个大规模数据处理工具，可以对大量数据进行批处理和实时处理。 Spark集成Kafka主要通过Spark Streaming或者Structured Streaming实现，可以从Kafka中读取数据，处理后再写回Kafka或者其他存储系统。...
【Python-Spark（大规模数据）】
Python-Spark（大规模数据） ■ Spark■ PySparl编程模型■ 基础准备■ 数据输入■ RDD的map成员方法的使用■ RDD的flatMap成员方法的使用■ RDD的reduceByKey成员方法的使用■ 单词计数统计■ RDD的filter成员方法的使用■ RDD的distinct成员方法的使用■ RDD的sortBy成员方法的使用■ 案例：JSON商品统计■ 将RDD输出为Pyt...
Spark面试整理-Spark集成Hive
Apache Spark与Apache Hive的集成使得Spark能够直接对存储在Hive中的数据进行读取、处理和分析。这种集成利用了Spark的高性能计算能力和Hive的数据仓库功能。以下是Spark集成Hive的关键方面： 1. 启用Hive支持 要在Spark中使用Hive，需要确保Spark编译时包含了对Hive的支持。在使用Spark SQL时，可以通过启用Hive支持来允许Spark访问Hi...
spark运行报错
File “D:\ProgramData\anaconda3\envs\python10\lib\site-packages\pyspark\sql\readwriter.py”, line 314, in load return self._df(self._jreader.load()) File “D:\ProgramData\anaconda3\envs\python10\lib\site-pac...
Spark面试整理-如何在Spark中进行数据清洗和转换？
在Apache Spark中进行数据清洗和转换是数据处理流程中的一个重要步骤。这个过程涉及从原始数据中删除或修正不准确、不完整、不相关或不正确格式的数据，以及将数据转换成更适合分析的形式。以下是在Spark中进行数据清洗和转换的一些常见方法： 1. 读取数据 首先，需要从支持的数据源（如HDFS、S3、Kafka、HBase等）读取数据。可以使用Spark的DataFrame或RDD API来加载数据。 ...