在Spark中,"Language-Integrated"通常指的是将编程语言(比如Scala、Java、Python)与Spark的API无缝集成,以便在编写代码时更自然地使用Spark功能。对于Spark SQL和DataFrame API,这种集成性质尤为明显。以下是使用Scala和Python语言编写的一些示例查询:

Scala 中的 DataFrame API 查询:
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()

// 读取数据
val df = spark.read.json("path/to/data.json")

// 显示数据架构
df.printSchema()

// 选择特定列
val selectedData = df.select("name", "age")

// 运行过滤操作
val filteredData = df.filter(df("age") > 21)

// 使用 groupBy 和聚合函数
val result = df.groupBy("age").agg("age" -> "count")

// 显示结果
result.show()

Python 中的 DataFrame API 查询:
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()

# 读取数据
df = spark.read.json("path/to/data.json")

# 显示数据架构
df.printSchema()

# 选择特定列
selected_data = df.select("name", "age")

# 运行过滤操作
filtered_data = df.filter(df["age"] > 21)

# 使用 groupBy 和聚合函数
result = df.groupBy("age").agg({"age": "count"})

# 显示结果
result.show()

这些代码片段演示了如何使用DataFrame API执行一些常见的操作,包括读取数据、选择列、过滤数据、使用groupBy进行分组聚合等。在这些例子中,DataFrame API的使用与Scala和Python中的其他标准库和语法集成得相当好。

值得注意的是,Spark还提供了在SQL中编写查询的能力,无论是在Scala还是Python中,都可以使用Spark SQL执行类似的查询。这种集成性质使得开发人员可以更自然地在Spark中进行数据处理和分析。


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