基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户…

Spark1.0出来了,变化还是挺大的,文档比以前齐全了,RDD支持的操作比以前多了一些,Spark on yarn功能我居然跑通了.但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能,它能对RDD进行Sql操作,目前它只是一个alpha版本,喜欢尝鲜的同志们进来看看吧,下面是它的官网的翻译. Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scaca中的关系型查询表达式.它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数…

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小…

Spark SQL允许相关的查询如SQL,HiveQL或Scala运行在spark上.其核心组件是一个新的RDD:SchemaRDD,SchemaRDDs由行对象组成,并包含一个描述此行对象的每一列的数据类型的schema.SchemaRDD和传统关系型数据库的表类似.SchemaRDD可以通过已有的RDD.Parquet(列式存储格式)类型文件.JSON数据集,或通过运行HiveQL获取存储在Apache Hive中的数据.社区文档介绍:https://spark.apache.org/doc…

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序…

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方…

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…

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我…

/** Spark SQL源代码分析系列*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程.SqlParser,和Analyzer 以及核心类库TreeNode,本文将具体解说Spark SQL的Optimizer的优化思想以及Optimizer在Catalyst里的表现方式,并加上自己的实践.对Optimizer有一个直观的认识. Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan依据不同的优化策略Batch.来对语法树进行优化.…

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一…

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可…

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…

拷贝hive-site.xml到spark的conf目录下面 打开spark的conf目录下的hive-site.xml文件 加上这段配置(我这里三个节点的spark都这样配置) 把hive中的mysql连接包放到spark中去 检查spark-env.sh的hadoop配置项 检查dfs是否启动了 启动Mysql服务 启动hive metastore服务 启动hive 创建一个自己的数据库 创建一个表 create table if not exists test(userid string,…

使用Spark SQL的基础是“注册”(Register)若干表,表的一个重要组成部分就是模式,Spark SQL提供两种选项供用户选择:   (1)applySchema     applySchema的方式需要用户编码显示指定模式,优点:数据类型明确,缺点:多表时有一定的代码工作量.   (2)inferSchema     inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式,而是系统自动推断模式,代码比较简洁,但既然是推断,就可能出现推断错误(即与用户期望的数据类型不匹配的情况),所以我…

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast…

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…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的常用的处理函数之外,一般都会提供可扩展的对外自定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包含了ResolveFunctions这个解析函数的功能.但是随着Spark1.1版本的发布,Spark SQL的代码有很多新完善和新功能了,和我先前基于1.0的源码分析多少有些不同,比如支持UDF: sp…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程.SqlParser,和Analyzer 以及核心类库TreeNode,本文将详细讲解Spark SQL的Optimizer的优化思想以及Optimizer在Catalyst里的表现方式,并加上自己的实践,对Optimizer有一个直观的认识. Optimizer的主要职责是将Analyzer给Resolved的Logical Plan根据不同的优化策略Batch,来对语法树进行优化…

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL的核心执行流程我们已经分析完毕,可以参见Spark SQL核心执行流程,下面我们来分析执行流程中各个核心组件的工作职责. 本文先从入口开始分析,即如何解析SQL文本生成逻辑计划的,主要设计的核心组件式SqlParser是一个SQL语言的解析器,用scala实现的Parser将解析的结果封装为Catalyst TreeNode ,关于Catalyst这个框架后续文章会介绍. 一.SQL Parser入口     Sql Parser…

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

上一篇博客我向大家介绍了如何快速地搭建spark run on standalone,下面我将介绍saprk sql 如何对接 hdfs 我们知道,在spark shell 中操作hdfs 上的数据是很方便的,但是操作也未免过于繁琐,幸好spark 还想用户提供另外两种操作 spark sql 的方式 一 spark-sql 启动方式也比较简单 如果不添加 hive.metastore.warehouse.dir hiveconf 这个参数,则启动的spark sql 是基于本地文件的,默认为…

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的经常使用的处理函数之外.一般都会提供可扩展的对外自己定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源代码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包括了ResolveFunctions这个解析函数的功能.可是随着Spark1.1版本号的公布.Spark SQL的代码有非常多新完好和新功能了.和我先前基于1.0的源代码分析多少有些不同,比方支…

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag…

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果…

1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用 它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快 1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive…

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅…

第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢. 所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快! 1)易整合…

Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器.查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生. Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储.兼容hive等基础上,做了重新的构造,因此也摆脱了对hive的依赖,但同时兼容hive.除了采取内存列存储优化性能,还引入了字节码生成技术.CBO和RBO对查询等进行动态评估获取最优逻辑计划.物理计划执行等.基于这…