Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Spark SQL is a Spark module for structured data processing. Unlike the basic Spark RDD API, the interfaces provided by Spark SQL provide Spark with more information about the structure of both the data and the computation being performed. Internally, Spark SQL uses this extra information to perform extra optimizations. There are several ways to interact wit
Spark Notebook OnlineDownload or generate the Spark Notebook (GitHub) tailored to your needs Generate or Download 284 distros belowCommunityThe Spark Notebook would be nothing without his community. So many ways to join us ☺: You can put a ★ on GitHub. Request new features or give your feedback in the GitHub issues Fork the project on GitHub and create a Pull Request. Discuss live with the other m
Window functions: Something like this should do the trick: import org.apache.spark.sql.functions.{row_number, max, broadcast} import org.apache.spark.sql.expressions.Window val df = sc.parallelize(Seq( (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3), (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3), (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (
概要 SparkContextの生成 SparkConf [/2014-09-15] マスターURL [2014-09-03] SparkContextのメソッド [/2014-09-15] HDFSのローカリティー [2014-09-04] 共有変数 [2014-08-21] 概要 org.apache.spark.SparkContextは、Sparkで操作を行うための主たる入り口。 最初にdriverでSparkContextのインスタンスを作り、そこからRDDを生成することになる。 ちなみに、SparkContextインスタンスの変数名は、Sparkシェルだとsc、Spark Examplesだとsparkになっている。 SparkContextをインポートする際は、org.apache.sparkパッケージに他に色々なクラスがあるので、丸ごとインポートするのが良い。 また、Spa
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