Python —— Spark SQL97

Apache Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个模块，它提供了一个基于 SQL 的编程接口，用于处理大数据集。它允许用户使用 SQL 语法查询和转换数据集，而不必编写复杂的 Spark API 代码。

Spark SQL 的优势* 易用性：使用 SQL 语法，用户可以轻松地编写查询和转换，而无需学习复杂的 Spark API。
* 性能：Spark SQL 利用了 Spark 的分布式处理引擎，可以高效地处理大数据集。
* 与 Spark 生态系统集成：Spark SQL 与 Spark 生态系统中的其他模块紧密集成，包括 DataFrames、RDD 和 MLlib。

Spark SQL 的使用场景Spark SQL 可用于以下场景：
* 交互式数据分析：使用 SQL 查询和转换数据，以快速生成见解。
* 批处理查询：执行批处理 SQL 查询以处理大数据集。
* 报表生成：使用 SQL 聚合和筛选数据，以便生成报表。
* 机器学习：使用 Spark SQL 加载和转换数据，以用于机器学习算法。

使用 Spark SQL要使用 Spark SQL，您需要先创建一个 SparkSession 对象：
```python
from import SparkSession
spark = \
.appName("MyApp") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
```
有了 SparkSession，您可以使用以下方法之一来创建 DataFrame：
* 从文件加载：
```python
df = ("")
```
* 从 RDD 创建：
```python
rdd = ([(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")])
df = (rdd)
```
* 从元组创建：
```python
data = [("1", "a"), ("2", "b"), ("3", "c")]
df = (data, ["id", "name"])
```
一旦创建了 DataFrame，您可以使用以下方法之一来查询和转换数据：
* SQL 查询：
```python
("id", "name").filter("id > 1").show()
```
* DataFrames API：
```python
( > 1).select("id", "name").show()
```

示例以下示例展示了如何使用 Spark SQL 从 CSV 文件中加载数据，对其进行过滤和聚合：
```python
from import SparkSession
spark = \
.appName("MyApp") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
df = ("")
# 过滤数据
filtered_df = ( > 21)
# 聚合数据
aggregated_df = ("gender").count()
# 显示结果
()
```

Apache Spark SQL 是一个强大的工具，可用于处理大数据集。它易于使用，性能优异，并与 Spark 生态系统中的其他模块很好地集成。通过使用 Spark SQL，您可以轻松地编写查询和转换，以从您的数据中获取有价值的见解。

2025-01-27

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