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

spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>

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

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

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

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件. Spark SQL可以从Hive中读取数据. 执行结果是Dataset/DataFrame. DataFrame是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还掌握数据的结构信息,即schema.同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct.array和map).从API易用性的角度上 看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更

一.DataFrame:有列名的RDD 首先,我们知道SparkSQL的目的是用sql语句去操作RDD,和Hive类似.SparkSQL的核心结构是DataFrame,如果我们知道RDD里面的字段,也知道里面的数据类型,就好比关系型数据库里面的一张表.那么我们就可以写SQL,所以其实这儿我们是不能用面向对象的思维去编程的.我们最好的方式就是把抽象成为一张表,然后去用SQL语句去操作它. DataFrame的存储方式:它采用的存储是类似于数据库的表的形式进行存储的.一个数据表有几部分组成:1.数据

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

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst

SparkSession - Spark SQL 的 入口 翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-SparkSession.html 概述 SparkSession 是 Spark SQL 的入口.使用 Dataset 或者 Datafram 编写 Spark SQL 应用的时候,第一个要创建的对象就是 SparkSession. Note:在 Spark 2.0 中, Sp

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 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 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s

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

Spark SQL 表的命名方式是db_name.table_name,只有数据库名称和数据表名称.如果没有指定db_name而直接引用table_name,实际上是引用default 数据库下的表.在Spark SQL中,数据库只是指定表文件存储的路径,每个表都可以使用不同的文件格式来存储数据,从这个角度来看,可以把database看作是Databricks 表的上层目录,用于组织数据表及其文件. 在python语言环境中,可以使用 %sql 切换到SQL命令模式: %sql 一,数据库 常用

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

UDAF:用户自定义聚合函数 Scala 2.10.7,spark 2.0.0 package UDF_UDAF import java.util import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, RowFactory, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggr

UDF即用户自定函数,注册之后,在sql语句中使用. 基于scala-sdk-2.10.7,Spark2.0.0. package UDF_UDAF import java.util import org.apache.spark.sql.{RowFactory, SparkSession} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1 import org.apache.spark.sql

今天主要介绍一下如何将 Spark dataframe 的数据转成 json 数据.用到的是 scala 提供的 json 处理的 api. 用过 Spark SQL 应该知道,Spark dataframe 本身有提供一个 api 可以供我们将数据转成一个 JsonArray,我们可以在 spark-shell 里头举个栗子来看一下. import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder().mast

# export by: spark.sql("SET -v").show(n=200, truncate=False) key value meaning spark.sql.adaptive.enabled false When true, enable adaptive query execution. spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize 67108864b The target post-shuffle i

本篇文章主要记录最近在使用spark sql 时遇到的问题已经使用心得. 1 spark 2.0.1 中,启动thriftserver 或者是spark-sql时,如果希望spark-sql run on hdfs,那样需要增加参数 "--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://HOSTNAME:9000/user/hive/warehouse" 例如启动thriftserver: bin/start-thriftserver.sh --master s

上一篇博客我向大家介绍了如何快速地搭建spark run on standalone,下面我将介绍saprk sql 如何对接 hdfs 我们知道,在spark shell 中操作hdfs 上的数据是很方便的,但是操作也未免过于繁琐,幸好spark 还想用户提供另外两种操作 spark sql 的方式 一 spark-sql 启动方式也比较简单 如果不添加 hive.metastore.warehouse.dir hiveconf 这个参数,则启动的spark sql 是基于本地文件的,默认为