4.1 Spark SQL概述、数据帧与数据集

news/2025/3/15 7:40:25/

一、数据帧 - DataFrame

(一)准备工作

1、准备数据文件
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2、启动Spark Shell
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(二)加载数据为Dataset

1、读文件得数据集
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2、显示数据集内容
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3、显示数据集模式
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(三)给数据集添加元数据信息

1、定义学生样例类
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2、导入隐式转换
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3、将数据集转换成学生数据集
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4、对学生数据集进行操作
(1)显示数据集内容
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(2)打印数据集模式
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(3)对数据集进行投影操作
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(4)对数据集进行过滤操作
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显示年龄在[19, 20]之间的记录
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在这里插入图片描述
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(5)对数据集进行统计操作
求20岁以上的女生人数
在这里插入图片描述分组统计男女生总年龄
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分组统计男女生平均年龄
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分组统计男女生最大年龄
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分组统计男女生最小年龄
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(6)对数据集进行排序操作
按年龄升序排列
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按年龄降序排列
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先按性别升序排列,再按年龄降序排列
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(7)重命名数据集字段
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(四)将数据集转为数据帧

1、将数据集转为数据帧
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2、对学生数据帧进行操作
(1)显示数据帧内容
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(2)显示数据帧模式信息
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(3)对数据帧进行投影操作
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(4)对数据帧进行过滤操作
查询年龄在19岁以上的记录
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查询20岁以上的女生记录
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(5)对数据帧进行统计操作
统计学生数据帧总记录数
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分组统计男女生总年龄
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分组统计男女生平均年龄
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分组统计男女生最大年龄
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分组统计男女生最小年龄
在这里插入图片描述分组统计男女生人数
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(6)对数据帧进行排序操作
对年龄升序排列
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对年龄降序排列
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先按性别升序,再按年龄降序
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(7)重命名数据帧字段
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(五)基于数据帧进行SQL查询

1、基于数据帧创建临时视图
基于学生数据帧studentDF,创建一个临时视图student,就可以对student视图进行SQL操作
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如果临时视图存在,使用这个命令就会报错
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2、使用spark对象执行SQL查询
(1)查询全部表记录
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(2)显示数据表结构
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(3)对表进行投影操作
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(4)对表进行选择操作
查询年龄在19岁以上的记录
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查询20岁以上的女生记录
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(5)对表进行统计操作
查询学生表总记录数
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分组统计男女生总年龄
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分组统计男女生平均年龄
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分组统计男女生最大年龄
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(6)对表进行排序操作
按年龄升序排列
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先按性别升序,再按年龄降序
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(7)重命名数据表字段
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无法解析中文别名

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http://www.ppmy.cn/news/115802.html

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