一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成

spark SQL Parquet 文件的读取与加载 是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式.Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件.在编写Parquet文件时,出于兼容性原因,所有列都会自动转换为空. 1, 以编程方式加载数据 这里使用上一节的例子中的数据:常规数据加载   private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Unit = {      import spark.implicits.

还原数据库文件的过程中,只有mdf文件,该怎么还原?在原来的SQL Server 2005中直接点击数据库然后附加就可以还原,但是在2008 版本中附加数据库文件则会出错(只有mdf文件){执行Transact-SQL语句或处理时发生异常}那么现在就可以打开数据库的两个文件(mdf,ldf),右键属性, 选择Administrators(也就是本机用户),将权限修改为完全控制,同样另外的文件也按照这样操作,然后按照上面的步骤还原数据库.另外一种方法是将上面的两个文件直接复制到系统数据库的默认目录

处理movielens1M数据集 中间有个双冒号,直接用load的只读取第一列,这时候我们可以用dlmread(中间是l不是i),如下图,只需要提取1 3 5列就好了.

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

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

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

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

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

   Spark SQL Spark SQL主要分为两部分,一部分是Spark Sql在scala中直接,使用作为执行层面上的应用,本质上就是生成DAG的另外一种形式:其发生试下Driver中生成: 另外一部分是spark SQL作为查询引擎,供client端通过jdbc来进行调用: SparkContext和HiveContext是sparkSQL开发索要操作的对象,后者提供了HQL的查询:前者不支持HQL,但是支持普通的SQL:很多针对Hive的一些sql不支持,所以对于Hive表的查询,建

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

Apache Spark 和 Apache HBase 是两个使用比较广泛的大数据组件.很多场景需要使用 Spark 分析/查询 HBase 中的数据,而目前 Spark 内置是支持很多数据源的,其中就包括了 HBase,但是内置的读取数据源还是使用了 TableInputFormat 来读取 HBase 中的数据.这个 TableInputFormat 有一些缺点: 一个 Task 里面只能启动一个 Scan 去 HBase 中读取数据: TableInputFormat 中不支持 BulkG

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后

Spark SQL 之 Migration Guide 支持的Hive功能 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Migration Guide 与Hive的兼容(Compatibility with Apache Hive) Spark SQL与Hive Metastore.SerDes.UDFs相兼容.Spark SQL兼容Hive Metastore从0.12到1.2.1的所有版本.Spark SQL也与Hive SerDes和UDFs相兼容,当前S

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 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

"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.

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可

下载地址.请联系群主 第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop

[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

功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar.mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: ) { System.) } ) ) ) ) ) ) ).getOrCreate() import spark.implicits._ val df = spark.read.json(hdfsServer + logPath + "/" + fileN

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小