MAPREDUCE服务 MRS-Spark Java API接口介绍:Spark SQL常用接口
时间：2024-10-22 10:49:50
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Spark SQL常用接口
Spark SQL中重要的类有：
- SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。
- DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集
- DataFrameReader：从外部存储系统加载DataFrame的接口。
- DataFrameStatFunctions：实现DataFrame的统计功能。
- UserDefinedFunction：用户自定义的函数。
常见的Actions方法有：
|
方法 |
说明 |
|---|---|
|
Row[] collect() |
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 |
|
long count() |
返回DataFrame的行数。 |
|
DataFrame describe(java.lang.String... cols) |
计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 |
|
Row first() |
返回第一行。 |
|
Row[] head(int n) |
返回前n行。 |
|
void show() |
用表格形式显示DataFrame的前20行。 |
|
Row[] take(int n) |
返回DataFrame中的前n行。 |
|
方法 |
说明 |
|---|---|
|
void explain(boolean extended) |
打印出SQL语句的逻辑计划和物理计划。 |
|
void printSchema() |
打印schema信息到控制台。 |
|
registerTempTable |
将DataFrame注册为一张临时表，其周期和SQLContext绑定在一起。 |
|
DataFrame toDF(java.lang.String... colNames) |
返回一个列重命名的DataFrame。 |
|
DataFrame sort(java.lang.String sortCol,java.lang.String... sortCols) |
根据不同的列，按照升序或者降序排序。 |
|
GroupedData rollup(Column... cols) |
对当前的DataFrame特定列进行多维度的回滚操作。 |
support.huaweicloud.com/devg-lts-mrs/mrs_07_200137.html
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