[TOC] 背景 Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据的处理. ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ | SQL | | Dataset API | ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ | Spark SQL | +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 使用Spark SQL的方式有2种,可以…

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s…

使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

Spark SQL在Spark内核基础上提供了对结构化数据的处理,在Spark1.3版本中,Spark SQL不仅可以作为分布式的SQL查询引擎,还引入了新的DataFrame编程模型. 在Spark1.3版本中,Spark SQL不再是Alpha版本,除了提供更好的SQL标准兼容之外,还引进了新的组件DataFrame.同时,Spark SQL数据源API也实现了与新组件DataFrame的交互,允许用户直接通过Hive表.Parquet文件以及一些其他数据源生成DataFrame.用户可以在…

http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前…

准备工作 数据文件students.json {"id":1, "name":"leo", "age":18} {"id":2, "name":"jack", "age":19} {"id":3, "name":"marry", "age":17} 存放目录:hdfs:…

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External…

Parquet是面向分析型业务得列式存储格式 编程方式加载数据 代码示例 package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/3. */ object ParquetLoadData { def main(args: Array[Stri…

目前没有实现,理一下思路,有3中途径: 1:spark core可以使用sequoiadb最为数据源,那么是否spark sql可以直接操作sequoiadb. 2: spark sql支持Hive, sequoiadb可以和hive做对接,那么是否可以通过HIveContext 来实现. 3:spark 1.2以后支持了external datasource ,需要实现相关的接口来对接第三方数据源.…