Spark Dataset 快速上手

文章首发地址

Spark Dataset是Spark提供的一种强类型的数据抽象,它结合了RDD的强大功能和DataFrame的优化执行。下面是Spark Dataset的Java API的详细解释:

  1. 创建Dataset:

    使用spark.createDataset()方法:通过调用spark对象的createDataset()方法,可以将Java集合或数组转换为Dataset。示例代码如下:

    java 复制代码
    List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

    Dataset dataset = spark.createDataset(data, Encoders.INT());

    使用spark.read().dataset()方法:在读取外部数据源时,可以使用spark.read().dataset()方法创建Dataset。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<Row> dataset = spark.read().dataset("path/to/data.csv");
  2. 转换和操作Dataset:

    filter()方法:使用filter()方法可以根据指定的条件过滤数据集。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<Integer> filteredDataset = dataset.filter(value -> value > 3);

    map()方法:使用map()方法可以对数据集中的每个元素进行映射操作,并返回一个新的Dataset。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<String> mappedDataset = dataset.map(value -> String.valueOf(value));

    groupBy()和agg()方法:使用groupBy()方法对数据集进行分组,然后使用agg()方法进行聚合操作。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<Row> groupedDataset = dataset.groupBy("category").agg(sum("amount"), avg("price"));
  3. 操作Dataset的列:

    select()方法:使用select()方法可以选择要包含在结果中的列。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<Row> selectedDataset = dataset.select("col1", "col2");

    withColumn()方法:使用withColumn()方法可以添加新的列或替换现有列。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<Row> modifiedDataset = dataset.withColumn("newColumn", col("oldColumn").plus(1));
  4. 聚合操作和窗口函数:

    groupBy()和聚合函数:可以使用groupBy()方法对数据集进行分组,然后使用聚合函数(如sum()、avg()等)进行聚合操作。示例代码如下:

    java 复制代码
    Dataset<Row> aggregatedDataset = dataset.groupBy("category").agg(sum("amount"), avg("price"));

    窗口函数:使用窗口函数可以在数据集上定义窗口,并在窗口内进行聚合操作。示例代码如下:

    java 复制代码
    WindowSpec windowSpec = Window.partitionBy("category").orderBy("amount");
    Dataset<Row> windowedDataset = dataset.withColumn("rank", rank().over(windowSpec));

    这些是Spark Dataset Java API中的一些常用方法和操作。通过这些API,您可以创建、转换和操作强类型的Dataset,并进行各种聚合和分析操作,以满足您的数据处理需求。

相关推荐
TDengine (老段)10 分钟前
TDengine 选择函数 First 用户手册
大数据·数据库·物联网·时序数据库·iot·tdengine·涛思数据
沧海一粟青草喂马1 小时前
抖音批量上传视频怎么弄?抖音矩阵账号管理的专业指南
大数据·人工智能·矩阵
理智的煎蛋2 小时前
CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试
大数据·人工智能·ubuntu·centos·gpu算力
赵孝正2 小时前
GitLab 分支管理与 Push 问题全解析
大数据·elasticsearch·gitlab
嘉禾望岗5032 小时前
Yarn介绍与HA搭建
大数据·hadoop·yarn
小麦矩阵系统永久免费3 小时前
小麦矩阵系统:让短视频分发实现抖音快手小红书全覆盖
大数据·人工智能·矩阵
IT研究室3 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国家药品采集药品数据可视化分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·信息可视化·spark·毕业设计·数据可视化·bigdata
Lx3524 小时前
Hadoop性能瓶颈分析:从JVM到磁盘IO的全链路优化
大数据·hadoop
大数据点灯人4 小时前
【Flink】Flink Runtime 开发指南
大数据·flink
一个java开发4 小时前
distributed.client.Client 用户可调用函数分析
大数据·python