spark.sql("SELECT * FROM TABLE A")
这样的句式返回的正是DataFrame或者说是Dataset[Row]
可如果想要处理这个Row，就有点难办了，比如我要把整个手机号存入到一个Array或者List中，一般都要把Row转为String，这个时候就用到了Row的mkString()方法
val dfA: DataFrame = spark.read.textFile(path = "./data/infoA")
.map(_.split(","))
.map(x => (x(0), x(1)))
.toDF("tel", "name")
val telArr: Array[String] = dfA.select("tel").map(row => row.mkString).collect()
val telList: List[String] = telArr.toList
val telSeq: Seq[String] = telArr.toSeq
println(telList)
println(telSeq)
List(13111111111, 13222222222, 13333333333, 13444444444, 13555555555, 13666666666, 13777777777, 13888888888, 13999999999)
WrappedArray(13111111111, 13222222222, 13333333333, 13444444444, 13555555555, 13666666666, 13777777777, 13888888888, 13999999999)
前言一直在说Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row]，可Row是什么东西呢？什么是Row顾名思义：就是一行数据Row是org.apache.spark.sql包下的一个特质简单的理解：Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息都用Row来表示。什么时候会用到这个Row呢？煮个例子通过读取文件创建一个Dat...
Spark 中动态的给Row新增字段
我们知道,在Spark中,我们读取csv或者MySQL等关系型数据库时,可以直接得到DataFrame.我们要想新增一个字段,可以通过DataFrame的API或者注册一个临时表,通过SQL语句能很方便的实现给增加一个或多个字段.
但是,当我们将DataFrame转化成RDD的时候,RDD里面的类型就是Row,如果此时,要想再增加一个字段,该怎么办呢?
Sho...
由于项目需要，要自己写一个数据转换接口。将Dataset<Row>传入本地算法进行处理，将经过本地算法处理后的行列数据转换为Dataset<Row>返回。
1、获取Dataset<Row>数据到本地
使用list获取数据：
List<Row> list = dataset.collectAsList();
in...
1.1、Shark介绍
hark是基于Spark计算框架之上且兼容Hive语法的SQL执行引擎，由于底层的计算采用了Spark，性能比MapReduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部load在内存的话，将快10倍以上，因此Shark可以作为交互式查询应用服务来使用。
Shark是完全兼容Hive的语法，表结构以及UDF函数等，已有的HiveSql可以直接进行迁移至Shark上Shark底层依赖于Hive的解析器，查询优化器，但正是由于Shark的整体设计架构对Hive的
关于org.apache.spark.sql.Row前言构造Row解析Row的值按索引进行字段访问 —— apply和get方法指定类型来获取字段 —— getAs方法Row与SchemaRow与匹配模式参考资料
Row表示关系运算符的一行输出。 它是一个通用行对象，具有有序的字段集合，可以通过序数/索引（通过序数进行通用访问，generic access by ordinal），字段名（也...
spark在操作dataset/dataframe时候，经常需要对每一行数据进行处理，像map/mapPartition/foreach/ foreachParition等，那么我们在拿到一行数据时候，如何从中拿取出我们想要的列，然后进行相关业务操作，经常摸不着头脑，本文基于spark 2.1.1分析了一行数据的表达，以及详细的讲解了各种操作拿取行中相应列数据的方法。
Row实战操作
根据a...
scala中实例化方法:
It is invalid to use the native primitive interface to retrieve a value that is null, instead a user must checkisNullAtbefore attempting to retrieve a value that might be null.
To cre...
Row row = RowFactory.create(record.getLong(1), record.getInt(2), record.getString(3));
其中“记录”是数据库中的记录，但是我无法提前知道“记录”的长度，因此我想使用列表或数组来创建“行”。在Scala中，我可以使用Row.fromSeq()从列表或数组创建行，但是如何在Java中实现呢？
// initialize first SQLCo
打印文件内容
可利用collect()函数，它能够以数组的形式，返回RDD数据集的所有元素
lines = spark.read.text(‘file:///home/wordcound.txt’).rdd
for i in lines.collect():
print(i)
处理文件：
lines存储的是Row object类型
将其中的String取出，利用map api进一步转换RDD
lines_map = lines.ma
spark 读取 linux sftp上的文本文件，原jar只支持josn,csv等，增加bcp,txt文件的支持
下面是例子：
public static void main(String[] args) throws Exception {
SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkDataFrame");
JavaSparkContext javacontext = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(javacontext);
Dataset<Row> df = sqlContext.read().
format("com.springml.spark.sftp").
option("host", "192.168.1.3").
option("username", "root").
option("password", "111111").
option("fileType", "bcp").
load("/sparktest/sparkfile0.bcp");
/*List<Row> list = df.collectAsList();
for(Row row:list){
String[] words = new String(row.getString(0).getBytes(),0,row.getString(0).length(),"UTF-8").split(" ",-1);
for(int i=0;i<words.length;i++){
System.out.println("words==="+words[i]);
JavaRDD<Row> rowRdd = df.javaRDD();
JavaRDD<Row> words_bcp= rowRdd.map(new Function<Row, Row>() {
@Override
public Row call(Row row) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
String line = row.getString(0);
String[] words = new String(line.getBytes(),0,line.getBytes().length,"utf-8").split(" ",-1);
return RowFactory.create(words);
List<Row> list = words_bcp.collect();
for(Row row:list){
System.out.println("row1=="+row.getString(0));
df.write().format("com.springml.spark.sftp").
option("host", "192.168.1.3").
option("username", "root").
option("password", "111111").
option("fileType", "bcp").
save("/sparktest/luozhao.bcp");
df.show();
javacontext.close();
（1）Spark 1.5.x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数,其中比较常用的开窗函数就是row_number
该函数的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序；其实就是根据其排序顺序，给组中的每条记录添
加一个序号；且每组的序号都是从1开始，可利用它的这个特性进行分组取top-n...
SparkSql 相比较 HiveSql 具有更快的运行速度和更高的灵活性，平常使用中经常需要进行数据转换，常见的有 RDD[T] -> DataFrame，DataFrame -> RDD[T] 还有 RDD[row] -> sql.dataFrame，下面简单介绍下常用用法。
初始化 SparkSession :
// 1.配置Spark
val conf = {
if (local)
new SparkConf().set
//dataframe新增一列方法1，利用createDataFrame方法
val trdd = input.select(targetColumns).rdd.map(x=>{
if (x.get(0).toString().toDouble > critValueR || x.ge...
b'spark 窗口函数row_number练习以及用spark core实现'
Spark是一个开源的分布式计算引擎，可以用于数据处理、大数据分析等领域。而Spark Core是其中的一个核心组件，用于管理任务调度、内存管理、错误恢复等功能。而窗口函数row_number是一种用于在数据集中添加行号的函数，常用于排序、分组等场景下的数据处理。
在Spark中使用窗口函数row_number实现行号的方法如下：
1. 首先将数据集按照需要的方式进行排序或分组；
2. 然后使用窗口函数row_number()给每行数据添加行号；
3. 最后根据需要进行数据过滤、聚合等处理。
使用Spark Core实现窗口函数row_number，则需要先创建SparkContext对象，然后使用该对象创建RDD数据集，最后使用RDD的mapPartitionsWithIndex方法对每个分区数据进行处理，添加每行的行号。具体实现可以参考Spark官方文档和示例代码。
