Catalog API简介 Spark中的DataSet和Dataframe API支持结构化分析.结构化分析的一个重要的方面是管理元数据.这些元数据可能是一些临时元数据(比如临时表).SQLContext上注册的UDF以及持久化的元数据(比如Hivemeta store或者HCatalog). Spark的早期版本是没有标准的API来访问这些元数据的.用户通常使用查询语句(比如show tables)来查询这些元数据.这些查询通常需要操作原始的字符串,而且不同元数据类型的操作也是不一样的. 这…

不多说,直接上干货! Spark SQL支持的API SQL DataFrame(推荐方式,也能执行SQL) Dataset(还在发展) SQL SQL 支持basic SQL syntax/HiveQL 程序中使用SQL会返回DataFrame command-line和JDBC/ODBC中均可以使用…

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark中所有功能的入口点是SparkSession,可以使用SparkSession.builder()创建.创建后应用程序就可以从现有RDD,Hive表或Spark数据源创建DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() va…

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession,可以使用 SparkSession.builder() 创建.创建后应用程序就可以从现有 RDD,Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCr…

HiveContext/SQLContext val hiveContext=new HiveContext(new SparkContext(new SparkConf().setAppName("HiveApp").setMaster("spark://master:7077")))  ---定义一个hiveContext变量 val sqlContext=new SQLContext(new SparkContext(new SparkConf().setAp…

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,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…

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ…

Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口:SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guide.html#starting-point-sqlcontext 针对几种不同的语言来写. Spark SQL的入口:HiveContext SQLContext vs HiveContext Spark SQL的作用与使用方式 Spark SQL支持的API 从程序中使用SparkSQL的基本套路…

SparkSession spark = SparkSession .builder() .master("local[*]") .enableHiveSupport() .config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///E:/git/bigdata_sparkIDE/spark-ide/workspace/functionModule/spark-warehouse") .getOrCreate(); 在使…

前言 Spark SQL 在删除外部表时,本不能删除外部表的数据的.本篇文章主要介绍如何修改Spark SQL 源码实现在删除外部表的时候,可以带额外选项来删除外部表的数据. 本文的环境是我一直使用的 spark 2.4.3 版本. 1. 修改ANTLR4 语法文件 修改 SqlBase.g4文件中drop Table 相关语句,添加(WITH DATA)?, 修改完之后如下: DROP TABLE (IF EXISTS)? tableIdentifier (WITH DATA)? PURGE?…