一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

在spark dataFrame数据结构里面使用sql语句查询数据 (因为是RDD和dataFrame数据是只读的,所以不能做修改,删除操作.) 首先将文本数据转换为DataFrame数据格式 有两种将RDD转换为Dataframe的形式 利用反射机制推断RDD模式 使用编程方式定义RDD模式 这里直接读取json文件并转换为dataFrame结构 from pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession.builder.getOrCreat

一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

1. 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,它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet,它们用于作为分布式SQL查询引擎.从下图可以查看RDD.DataFrames与DataSet的关系. 1.2 为什么要学习Spark SQL Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce,然后提交到集群上执行的,大大简化了编写MapReduce程序的复杂性,而且MapReduce这种计算模型执行效率

预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data

1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射机制推断RDD模式 */import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoderimport org.apache.spark.sql.{Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.SparkSessionc

应用场景:当sql 语句中where后面的条件字段为空的时候,条件不存在 eg:根据传入的参数,从student表中查询数据,参数包含姓名(name 必有),年龄(age 不一定有),性别(gender 不一定有) 思路1: 首先判断传入的参数都有哪几个,然后再去选择合适的sql语句 if name and age and gender: sql  = """  select * from  student where name = '张三'  and age=18 and

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

mysql数据库基本操作: .显示数据库和查看mysql版本 show databases; select version(); select user();查看用户 .选择数据库 use 数据库名; .显示数据库中的表 show tables; .显示数据表的结构 describe 表名; .显示表中记录 SELECT * FROM 表名 .建库 create databse 库名; .mysql数据库创建新表: create table student ( sno ) not null, s

测试数据 sparkStu.text zhangxs chenxy wangYr teacher wangx teacher sparksql { ,"job":"chengxy", ,"job":"teacher", ,"job":"student" }   object CreateDataFream { //创建student对象 case class Student(name:S

目录 1 2 3 4 1 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Demo1Sess { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local") .appName("Demo1Sess") // 设置spark

本文目录 一.Apache Spark 二.Spark SQL发展历程 三.Spark SQL底层执行原理 四.Catalyst 的两大优化 一.Apache Spark Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群. Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码.整个Spark框架源码是一个巨大的工程.

转载自:http://blog.csdn.net/hfmbook/article/details/41985853 比较适用于在分页时候进行拦截.对分页的SQL语句通过封装处理,处理成不同的分页sql. 实用性比较强. import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.util.Lis

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是一个非常好的问题.只要.无论答案是什么.我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员. 原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病:不提供完整代码)已经写得算比較清楚,但假设用户全然把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的样例还有另外一个通病:不提供test data.

现在的spark sql编程通常使用scala api 以及 java api的方式,相比于直接使用 spark sql语句,spark api灵活很多,毕竟可以基于dataset以及rdd两种方式进行操作,不过spark sql的坑就有点多了. 1,getClass.getResourceAsStream这个类,网上通常说的是不加"/"是从当前包读取,加了"/"是从根class路径读取,但是根路径并不是在idea或者文件下看到的诸如src/main/resourc

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 9]SparkSQL程序设计基础与动手实践(上) 目标: 1. 理解Spark SQL最基础的原理 2. 可以使用Spark SQL完成一些简单的数据分析任务 3. 可以利用Spark SQL完成一个完整的案例

一.安装spark spark SQL是spark的一个功能模块,所以我们事先要安装配置spark,参考: https://www.cnblogs.com/lay2017/p/10006935.html 二.数据准备 演示操作将从一个类似json文件里面读取数据作为数据源,并初始化为dataframe,我们准备一个user.json文件 在/usr/local/hadoop/spark目录(可以自定义目录)下新建一个user.json文件内容如下: {"id" : "1201