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关于structured streaming, spark社区已经有很多文章介绍,个人认为其中最大的特点是将流视作没有边界的大表,从而能够使用sql来操作这张表,其中包括使用sql join(截止Spark2.1.1,目前只支持streaming和静态表之间的join,还不支持多条流之间的join ‘期待社区大招 ’)。 消息队列 Kafka
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=624&cid=9日期:2018-11-9 14:32:16
Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join
不说废话了,直接上代码。
先看两个源数据表的定义:
scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3") df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key1: string, key2: int ... 1 more field] scala> val df2 = spark.cre...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=350&cid=9日期:2017-9-29 21:32:50
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