周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu…

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件. Spark SQL可以从Hive中读取数据. 执行结果是Dataset/DataFrame. DataFrame是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还掌握数据的结构信息,即schema.同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct.array和map).从API易用性的角度上 看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更…

HDFS HDFS架构 1.Master(NameNode/NN) 对应 N个Slaves(DataNode/NN)2.一个文件会被拆分成多个块(Block)默认:128M例: 130M ==> 128M + 2M3.NameNode.DataNode负责内容:NN:1)负责客户端请求的响应2)负责元数据(文件名称.副本系数.Block存放的DN)的管理DN:1)存储用的文件对应的数据块(Block)2)定期向NN发送心跳信息(默认3秒),汇报本身及其所有的Block信息,健康状况4. 重要提示…

1.RDD的局限性 RDD仅表示数据集,RDD没有元数据,也就是说没有字段语义定义. RDD需要用户自己优化程序,对程序员要求较高. 从不同数据源读取数据相对困难. 合并多个数据源中的数据也较困难. 2 DataFrame和Dataset (1)DataFrame 由于RDD的局限性,Spark产生了DataFrame. DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据,是语义描述信息. 在Spark1.3之前,DataFrame被称为SchemaRDD.以行为单位构成的分…

Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName [join clause tableName on join condition] [where condition] [group by column name] [having conditions] [order by column names [asc|desc]] 如果只用join进行查询,则支持的语法为: select state…

Spark SQL快速入门 本地表 (1)准备数据 [root@node1 ~]# mkdir /tmp/data [root@node1 ~]# cat data/ml-1m/users.dat |tr -s "::" "," >> /tmp/data/users.dat [root@node1 ~]# tail - /tmp/data/users.dat ,F,,, ,F,,, ,F,,, ,F,,, ,M,,, [root@node1 ~]# (2…

记录了日常使用时遇到的特殊的查询语句.不断更新- 1. SQL查出内容输出到文件 hive -e "...Hive SQL..." > /tmp/out sparkhive --disableQuotingForSV=true --slient=true --showHeader=false --outputformat=tsv -e "...SPARK SQL..." > /tmp/out --disableQuotingForSV=true 可以去掉…

参考:https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#overview http://www.csdn.net/article/2015-04-03/2824407 Spark SQL is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can als…

Spark SQL 简介 SparkSQL 的前身是 Shark, SparkSQL 产生的根本原因是其完全脱离了 Hive 的限制.(Shark 底层依赖于 Hive 的解析器, 查询优化器) SparkSQL 支持查询原生的 RDD. 能够在 scala/java 中写 SQL 语句. 支持简单的 SQL 语法检查, 能够在 Scala 中 写Hive 语句访问 Hive 数据, 并将结果取回作为RDD使用 Spark on Hive 和 Hive on Spark Spark on Hiv…