#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) 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.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.…

通过Spark SQL External Data Sources JDBC实现将RDD的数据写入到MySQL数据库中. jdbc.scala重要API介绍: /** * Save this RDD to a JDBC database at `url` under the table name `table`. * This will run a `CREATE TABLE` and a bunch of `INSERT INTO` statements. * If you pass `tru…

在spark1.2版本中最令我期待的功能是External Data Sources,通过该API可以直接将External Data Sources注册成一个临时表,该表可以和已经存在的表等通过sql进行查询操作.External Data Sources API代码存放于org.apache.spark.sql包中. 具体的分析可参见OopsOutOfMemory的两篇精彩博文: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 ht…

在最新的master分支上官方提供了Spark JDBC外部数据源的实现,先尝为快. 通过spark-shell测试: import org.apache.spark.sql.SQLContext val sqlContext = new SQLContext(sc) import sqlContext._ val TBLS_JDBC_DDL = s""" |CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls |USING org.apache.spark.s…

预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data…

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API…

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API…

Spark 2.0以前版本:val sparkConf = new SparkConf().setAppName("soyo")    val spark = new SparkContext(sparkConf) Spark 2.0以后版本:(上面的写法兼容)直接用SparkSession:val spark = SparkSession      .builder      .appName("soyo")      .getOrCreate()    var…

上一篇说到,在Spark 2.x当中,实际上SQLContext和HiveContext是过时的,相反是采用SparkSession对象的sql函数来操作SQL语句的.使用这个函数执行SQL语句前需要先调用DataFrame的createOrReplaceTempView注册一个临时表,所以关键是先要将RDD转换成DataFrame.实际上,在Spark中实际声明了 type DataFrame = Dataset[Row] 所以,DataFrame是Dataset[Row]的别名.RDD是提供…