SparkSQL基础应用(1.3.1)

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SparkSQL基础

* SparkSQL基础起源: 1.在三四年前,Hive可以说是SQL on Hadoop的唯一选择,负责将SQL编译成可扩展的MapReduce作业.鉴于Hive的性能以及与Spark的兼容,Shark项目由此而生. 2.Shark即Hive on Spark,本质上是通过Hive的HQL解析,把HQL翻译成Spark上的RDD操作,然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息,实际HDFS上的数据和文件,会由Shark获取并放到Spark上运算. 3.Shark的最大特性就是快和…

SparkSQL基础应用(1.3.1)

一.概述从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD…

sparksql基础知识二

目标掌握sparksql操作jdbc数据源掌握sparksql保存数据操作掌握sparksql整合hive 要点 1. jdbc数据源 spark sql可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中 1.1 通过sparksql加载mysql表中的数据添加mysql连接驱动jar包 <dependency> <groupId>mysql</groupId> &l…

sparksql基础知识一

目标掌握sparksql底层原理掌握sparksql中DataFrame和DataSet的数据结构和使用方式掌握通过sparksql开发应用程序要点 1.sparksql概述 1.1 sparksql的前世今生 Shark是专门针对于spark的构建大规模数据仓库系统的一个框架 Shark与Hive兼容.同时也依赖于Spark版本 Hivesql底层把sql解析成了mapreduce程序,Shark是把sql语句解析成了Spark任务随着性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分析功…

SparkSQL个人记录

SparkSQL将RDD封装成一个DataFrame对象,这个对象类似于关系型数据库中的表. 一.SparkSQL入门 1.创建DataFrame 相当于数据库中的一张表,它是一个只读的表,不能在运算过程中再往里加元素.RDD.toDF("列名") 2.创建多列DataFrame对象 1)2列DataFrame 2)3列DataFrame 3.外部文件构造DataFrame 1)txt文件 txt文件不能直接转化成DataFrame,先利用RDD转换成tuple,然后toDF()转换为…

CarbonData：大数据融合数仓新一代引擎

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求…