java /** *2.0之后使用sparksession即可,不需要再去创建sqlcontext *@author Tele * */ public class Demo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("dataframedemo").setMaster("local"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSpar…

SparkSql SparkSql是专门为spark设计的一个大数据仓库工具,就好比hive是专门为hadoop设计的一个大数据仓库工具一样. 特性: .易整合 可以将sql查询与spark应用程序进行无缝混合使用,同时可以使用java.scala.python.R语言开发代码 .统一的数据源访问 sparksql可以使用一种相同的方式来对接外部的数据源 val dataframe=SparkSession.read.格式("该格式文件的路径") .兼容hive 可以通过sparksq…

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分…

8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 8.1. 有类型操作 8.2. 无类型转换 8.5. Column 对象 9. 缺失值处理 10. 聚合 11. 连接 8. Dataset (DataFrame) 的基础操作 导读 这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作, 当然, DataFrame 就是 Dataset, 所以这些操作大部分也适用于 DataFrame 有类型的转换操作 无类型的转换操作 基础 Action 空值如何处理 统计操作 8.1. 有类型操作 分…

spark中RDD.DataFrame.DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信,还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化 GC的性能开销,频繁的创建和销毁对象,势必会增加GC开销 DataFrameDataFrame引入了schema和off-hea…

java public class DynamicDemo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("dynamicdemo").setMaster("local"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); private static SparkSession session = new S…

java public class ReflectionDemo { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("reflectdemo").setMaster("local"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); private static SparkSession session = ne…

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD…

在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性: 1.RDD.DataFrame.Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2.三者都有惰性机制,在进行创建.转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,计算情况下,如果代码里面有创建.转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过,如 va…

1.spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架. 1.1 Spark基于内存计算 相比于MapReduce基于IO计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性. 1.2 高容错性和高可伸缩性 与mapreduce框架相同,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群. 2.spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations) spa…

本課主題 DataSet 实战 DataSet 实战 SparkSession 是 SparkSQL 的入口,然后可以基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameReader,在 Spark 2.x 版本中已经没有 DataFrame 的 API,它变成了 DataSet[Row] 类型的数据. 创建 SparkSession val spark = SparkSession .builder() .master("local") .appName(…

SparkSql作为Spark的结构化数据处理模块,提供了非常强大的API,让分析人员用一次,就会为之倾倒,为之着迷,为之至死不渝.在内部,SparkSQL使用额外结构信息来执行额外的优化.在外部,可以使用SQL和DataSet 的API与之交互.本文笔者将带你走进SparkSql的世界,领略SparkSql之诸多妙处. 一.DataSet和DataFrame 当使用编程语言对结构化数据进行操作时候,SparkSql中返回的数据类型是DataSet/DataFrame,因此开篇笔者就先对这两种数…

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是…

1.spark是什么? Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架. 1.1 Spark基于内存计算 相比于MapReduce基于IO计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性. 1.2 高容错性和高可伸缩性 与mapreduce框架相同,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群. 2.spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序(driver program ),他会运行用户的main函数,并在集群上执行各种并行操作(parallel operations) spa…

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp…

https://www.cnblogs.com/zzhangyuhang/p/9039695.html https://www.jianshu.com/p/dea6a78b9dff 在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark,主要是依赖hive生成spark程序,有两个核心组件SQLcontext和HiveContext. 这是Spark 1.x 版本的语法 1 2 3 4 5 //set up the spark configuration and create context…

1 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. 2 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/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表…

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.…

一.环境准备 安装oracle后,创建测试表.数据: create table test ( username varchar2(32) primary key , password varchar2(32) ); insert into test values('John','1234'); insert into test values('Mike','1234'); insert into test values('Jim','1234'); insert into test values…

一.概述 1.什么是sparkSQL 根据官网的解释: Spark SQL is a Spark module for structured data processing. 也就是说,sparkSQL是一个处理结构化数据的组件 更多的介绍,可以参见官网或者w3c:https://www.w3cschool.cn/spark_sql/spark_sql_introduction.html 中文简明介绍: Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做Data…

第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和 DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执…

Dataset的groupBy agg示例 Dataset<Row> resultDs = dsParsed .groupBy("enodeb_id", "ecell_id") .agg( functions.first("scan_start_time").alias("scan_start_time1"), functions.first("insert_time").alias("…

简述 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同:DataFrame多了数据的结构信息,即schema.RDD是分布式的 Java对象的集合.DataFrame是分布式的Row对象的集合. 作者:jacksu来源:简书|2016-03-21 10:40   RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了…

Dataset是一个强类型的特定领域的对象,这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换.每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图,这种DataFrame是Row类型的Dataset,即Dataset[Row] Dataset是“懒惰”的,只在执行行动操作时触发计算.本质上,数据集表示一个逻辑计划,该计划描述了产生数据所需的计算.当执行行动操作时,Spark的查询优化程序优化逻辑计划,并生成一个高效的并行和分布式物理计划. 示例数据字段解释 // affairs:一年来婚外…

今天去面试了一波,因为调度系统采用了SparkSql实现数据从Mysql到hive,在这一点上面试官很明显很不满我对于Spark的理解,19年的第一个面试就这么挂了. 有问题不怕,怕的是知道了问题还得过且过.现在就来梳理下我的项目是怎么使用Spark导数的 第一步:把mysql中的表放入内存 properties.put("user", dbUser); properties.put("password", dbPassword); properties.put(&…

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami…

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于…

1.方法1:分别将两张表中的数据加载为DataFrame /* * 方法1:分别将两张表中的数据加载为DataFrame * */ /* Map<String,String> options = new HashMap<String,String>(); options.put("url","jdbc:mysql://localhost:3306/tset"); options.put("driver","com…

1.常用的方式通过sparksession读取外部文件或者数据生成dataset(这里就不讲了)  注: 生成Row对象的方法提一下:RowFactory.create(x,y,z),取Row中的数据使用row.getAs("列名")来获取对应的列值或者row.getInt(0),row.getString(1)(但这个要注意顺序) 2.通过调用createDataFrame生成Dataset 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame(不建议使用) 自定义类要可序…

1.创建Spark Session val spark = SparkSession.builder . master("local") .appName("spark session example") .getOrCreate()注:下面的 spark 都指的是 sparkSession 2.将RDD隐式转换为DataFrame import spark.implicits._ 3.SparkSession 介绍 spark中包含 sparkContext和 s…