There are two ways to create context in Spark SQL: SqlContext:scala> import org.apache.spark.sql._scala> var sqlContext = new SQLContext(sc) HiveContext:scala> import org.apache.spark.sql.hive._scala> val hc = new HiveContext(sc) Though most o…

使用Spark SQL,除了使用之前介绍的方法,实际上还可以使用SQLContext或者HiveContext通过编程的方式实现.前者支持SQL语法解析器(SQL-92语法),后者支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器,默认为HiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器来运行HiveQL不支持的语法,如:select 1.实际上HiveContext是SQLContext的子类,因此在HiveContext运行过程中除了override的函数和变量,可以使用和SQLC…

SparkContext 是什么? 驱动程序使用SparkContext与集群进行连接和通信,它可以帮助执行Spark任务,并与资源管理器(如YARN 或Mesos)进行协调. 使用SparkContext,可以访问其他上下文,比如SQLContext和HiveContext. 使用SparkContext,我们可以为Spark作业设置配置参数. 如果您在spark-shell中,那么SparkContext已经为您提供了,并被分配给变量sc. 如果还没有SparkContext,可以先创建一个…

spark升级到1.5,里面的hive版本升级到1.2.1版本,我写了如下的代码 object SQLApp extends App{ val sparkconf = new SparkConf().setAppName("sql").setMaster("local") val sc = new SparkContext(sparkconf) val sqlContext = new HiveContext(sc) sqlContext.sql("sho…

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.…

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…

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…

原文地址:http://blog.jobbole.com/?p=89446 我是在2013年底第一次听说Spark,当时我对Scala很感兴趣,而Spark就是使用Scala编写的.一段时间之后,我做了一个有趣的数据科学项目,它试着去 预测在泰坦尼克号上幸存.对于进一步了解Spark内容和编程来说,这被证明是一个很好的方式.对于任何有追求的.正在思考如何着手的Spark开发人员,我都非常推荐这个项目. 今天,Spark已经被很多巨头使用,包括Amazon.eBay以及Yahoo!.很多组织都在拥…

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2…

额,没忍住,想完全了解sparksql,毕竟一直在用嘛,想一次性搞清楚它,所以今天再多看点好了~ 曾几何时,有一个叫做shark的东西,它改了hive的源码...突然有一天,spark Sql突然出现,如下图: = =好了,不逗了,言归正传...那么一条sql传统数据库会是怎么解析的呢? 传统数据库的解析过程是按Rusult.Data Source.Operation的次序来解析的.传统数据库先将读入的SQL语句进行解析,分辨出SQL语句中哪些词是关键字(如select,from,where),…