[Spark SQL_3] Spark SQL 高级操作】的更多相关文章

0. 说明 DataSet 介绍 && Spark SQL 访问 JSON 文件 && Spark SQL 访问 Parquet 文件 && Spark SQL 访问 JDBC 数据库 && Spark SQL 作为分布式查询引擎 1. DataSet 介绍 强类型集合,可以转换成并行计算. Dataset 上可以执行的操作分为 Transfermation 和 Action ,类似于 RDD. Transfermation 生成新的 Dat…
1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea…
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调…
本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spa…
第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…
Spark与Hadoop的对比   Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java.Python.R作为编程语言 Hadoop的编程语言是Java    …
关于Spark SQL,首先会想到一个问题:Apache Hive vs Apache Spark SQL – 13 Amazing Differences Hive has been known to be the component of Big data ecosystem where legacy mappers and reducers are needed to process data from HDFS whereas Spark SQL is known to be the c…
摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后…
键值对的RDD操作与基本RDD操作一样,只是操作的元素由基本类型改为二元组. 概述 键值对RDD是Spark操作中最常用的RDD,它是很多程序的构成要素,因为他们提供了并行操作各个键或跨界点重新进行数据分组的操作接口. 创建 Spark中有许多中创建键值对RDD的方式,其中包括 读取时直接返回键值对RDD 普通RDD转换成键值对RDD 在Scala中,可通过Map函数生成二元组 val listRDD = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5)) val result =…
本文主要是讲解spark里RDD的基础操作.RDD是spark特有的数据模型,谈到RDD就会提到什么弹性分布式数据集,什么有向无环图,本文暂时不去展开这些高深概念,在阅读本文时候,大家可以就把RDD当作一个数组,这样的理解对我们学习RDD的API是非常有帮助的.本文所有示例代码都是使用scala语言编写的. Spark里的计算都是操作RDD进行,那么学习RDD的第一个问题就是如何构建RDD,构建RDD从数据来源角度分为两类:第一类是从内存里直接读取数据,第二类就是从文件系统里读取,当然这里的文件…