Spark记录-SparkSQL一些操作】的更多相关文章

1.项目引入mysql和oracle驱动 2.将mysql和oracle驱动上传到hdfs 3.远程调试源代码如下: import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object jdbc { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("hadoop.home.dir", "…
scala>val spark=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) user.json {"age":"45","gender":"M","occupation":"7","userID":"4","zipcode":"02460"}{"age&qu…
$spark-sql  --help  查看帮助命令 $设置任务个数,在这里修改为20个 spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20; $选择数据库 spark-sql>use siat; $查询数据表 spark-sql>select * from test; $使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable  ---注册临时表 $sql()将代替hql()来提交查询语句,统一了接口 使用regist…
1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表…
1.拷贝hive-site.xml到spark/conf下,拷贝mysql-connector-java-xxx-bin.jar到hive/lib下 2.开启hive元数据服务:hive  --service metastore 3.开启hadoop服务:sh  $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh 4.开启spark服务:sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh 5.进入spark-shell:spark-shell 6.scala操作hive(…
Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL也可以用来从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive表部分.从另一种编程语言中运行SQL时,结果将作为数据集/数据框返回.您还可以使用命令行 或通过JDBC / ODBC与SQL接口进行交互. 参考:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html…
http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但…
本文记录了学习使用Spark Streaming通过JDBC操作数据库的过程,源数据从Kafka中读取. Kafka从0.10版本提供了一种新的消费者API,和0.8不同,因此Spark Streaming也提供了两种API与之对应,其中spark-streaming-kafka-0-8支持Kafka 0.8.2.1以后的Broker:spark-streaming-kafka-0-10支持0.10.0以上Broker,处于实验阶段.两者的对比如下表所示. |spark-streaming-ka…
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算.它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理.这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识. 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集.其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它使用的计算解决方案,是可扩展的,柔性的,容错和低成本. 在这里,主要关心的是在查询之间等待时间和等待时间来运行…
SparkSql SparkSql是专门为spark设计的一个大数据仓库工具,就好比hive是专门为hadoop设计的一个大数据仓库工具一样. 特性: .易整合 可以将sql查询与spark应用程序进行无缝混合使用,同时可以使用java.scala.python.R语言开发代码 .统一的数据源访问 sparksql可以使用一种相同的方式来对接外部的数据源 val dataframe=SparkSession.read.格式("该格式文件的路径") .兼容hive 可以通过sparksq…