pandas辅助frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextimportpandasaspdsc=SparkContext()sqlContext

1.新的起始点SparkSession在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点，一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询，一个叫HiveContext，用于连接Hive

Someoftypescannotbedeterminedbythefirst100rows,pleasetryagainwithsampling，此时有2种解决方案：解决方案方案一：提高数据采样率(samplingratio)sqlContext.createDataFrame

Someoftypescannotbedeterminedbythefirst100rows,pleasetryagainwithsamplingResolutions:1.Improvesampleratio,e.g.sqlContext.createDataFrame

本次总结图如下SparkSql可以自定义函数、聚合函数、开窗函数作用说明：自定义一个函数，并且注册本身，这样就能在SQL语句中使用使用方式sqlContext.udf().register(函数名，函数

{Row,SQLContext}importorg.apache.spark.graphx._classAppSparkextendsAp

如valdf=sqlContext.sql("SELECT*FROMtable")SparkSQL支持2种方式转换存在的RDDS为DataFrames，第一中方式是使用反射去推断包含特定类型的对象的RDD

[Spark][Python]Spark访问mysql,生成dataframe的例子：mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:

主要是通过sqlContext.sql()这个方法作为一个入口。在这之前先得知道一句SQL传到sql()这个方法里面后要经历好几次转换，最终生成一个executedPlan去执行。

LogicalPlan的几种状态，理解SparkSQL整体执行流程//scisanexistingSparkContext.valsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext

Syn良子出处：http://www.cnblogs.com/cssdongl转载请注明出处SparkSQL这块儿从1.4开始支持了很多的窗口分析函数，像row_number这些，平时写程序加载数据后用SQLContext

{DataFrame,SQLContext,SparkSession}importorg.

目录一：DataFramelazy特性二：HiveContext.sql()SQL起始三：SQLContext.executeSql()正式执行四：SparkSQL具体转换解析分析一：DataFramelazy

sparksql函数查询地址DatasetresultDataSet=SqlContext.sql("selectuserId,collect_set(place)asplacefromuserPlaceV

valtestKey="watermark-window-test"valinputStream=newMemoryStream[(Timestamp,String)](1,sparkSession.sqlContext

一通过定义CaseClass,使用反射推断Schema定义CaseClass，在RDD的转换过程中使用CaseClass可以隐式转换成SchemaRDD,然后再注册成表，然后就可以利用sqlContext

df=sqlContext.read.parquet("/user/用户名/123.parquet")##########df数据实例linkPhph123456##########把列名分别修改为name

frompysparkimportSparkContextfrompysparkimportSQLContextfrompyspark.ml.featureimportBinarizersc=SparkContext()sqlcontext

当我使用callUDF()时,它显示ThemethodcallUDF(String,Column)isundefinedforthetypePhaseOne并且callUdf()不起作用.我的代码如下：sqlContext.udf

1.udf函数的编写.sqlContext.udf.register（“CTOF”，（degreesCelcius：Double）=>（（degreesCelcius*9.0/5

SparkSessionurl='local'spark=SparkSession.builder\.master(urll)\.appName("testdemo")\.getOrCreate()ctx=SQLContext

比如对于流处理来说，我们得使用StreamingContext；对于SQL得使用SQLContext；而

1.pyspark.sql模块是SparkSQLandDataFrames重要的类。pyspark.sql.SparkSession：是DataFrameandSQL的主入口，比如可以createDataFrame.pyspark.sql.DataFrame:分布式的数据集合。pyspark.sql.ColumnDataFrame的列.pyspark.sql.RowDataFrame的行.pysp

+采用：采用sqlContext.c

SparkSQLDataFrame基础篇SparkSQLDataFrame进阶篇1.创建SparkSession【2.0】和SQLContext实例【1.x】1.创建SparkSession【2.0】/

sparkSQL读取hive表数据时候报如下错误我的语句很简单如下：valdf:DataFrame=sqlContext.sql("selectvipId,brandId,dtfrompro60050.

文件里面添加spark-csv支持库；2、创建SparkConf对象，其中包括Spark运行所有的环境信息；3、创建SparkContext对象，它是进入Spark的核心切入点，然后我们可以通过它创建SQLContext

1、简介从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext来实现对数据的加载、转换、处理等工作，并且实现了

实例首先模拟一些数据#Inpythonfrompyspark.mllib.linalgimportSparseVectorfrompyspark.sqlimportRowdf1=sqlContext.createDataFrame

按用户身份证所在省份城市分析#导入积分落户人员名单数据sqlContext=SQLContext(sc)df=sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv

生成一个UnresolvedLogicalPlan（调用了SqlParser的apply()方法，通过语法解析器，将SQL各部分组装成LogicalPlan，它是一课语法树---Tree）然后将UL和SQLContext

目录1.Spark在2.0版本和之前版本的入口2.SQLContext的使用3.HiveContext的使用4.SparkSession的三种创建方式4.1SparkSession直接builder方式

（在SQLContext.setConf（）中设置）。2、Hive数据仓库创建的时候，合理设置数据类型，比如设置成Int的就不需要设置成BIGINT，减少数据类型的不必要开销。

前言SparkSession在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点，一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询，一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询，

pyspark.sqlsplit特殊字符*sql="""selectsplit(flag,"\\*")asflagfromtableA"""s=sqlContext.sql(sql).first()hive

sparkSQL来解决我们的需求时，其实说简单也简单，就经历了三步：读入数据->对数据进行处理->写入最后结果，那么这三个步骤用的主要类其实就三个：读入数据和写入最后结果用到两个类HiveContext和SQLContext

{DataFrame,Row,SQLContext,SparkSession}importorg.apache.spark.

1.将mysql的数据通过JDBC连接读到本地valjdbcDF:DataFrame=sQLContext.read.jdbc(url,tablename,columnName,//按照mysql的某一列进行分区

options.put("url","jdbc:mysql://spark1:3306/testdb");options.put("dbtable","students");DataFramejdbcDF=sqlContext.read

问题复现如下：但是rdd的persist不会因为linage的rdd被unpersist后而消失df.sqlContext.clearCache可以

操作Hive中的数据时，可以创建HiveContext,而不是SqlContext.HiveContext继承自SqlContext,但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQl语法编写sql

{Row,SQLContext}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}/***Createdby

SQLContext:SparkSQL的所有方法都在SQLContext类或它的子类里，用SparkContext创建一

SparkSession新的起始点在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询

我们可以使用SQLContext读取文本文件创建DF或将RDD转为DF，也可以使用SparkSQL来操作。DF可以存储不同的数据类型，文字、特

目录一：sparksql作用二：DataFrame三：SQLContext与HiveContext四：创建DataFrame以及常用方法一：sparksql作用SparkSQL是Spark中的一个模块主要用于进行结构化数据的处理

说明：withColumn用于在原有DF新增一列1.初始化sqlContextvalsqlContext=neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc)2.导入sqlContext

ExplodeinPySpark有时要将dataframe中的一列变成多列：df=sqlContext.createDataFrame([('cat\n\nelephantrat\nratcat',)]

_valmyDF=sqlContext.parquetFile("hdfs:/to/my/file.parquet")valcoder:(Int=>String)=(arg:Int)=>{if(arg<

{DataFrame,SQLContext}importorg.apache.spark.{SparkConf,