*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第六部分是讲的是Spark SQL和Beeline. Spark SQL是Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口. 一.在应用中使用Spark SQL 二.Spark SQL UDF VS. Hive UDF 三.Beeline 一.在应用中使用Spark SQL Spark SQL提供了一种特殊的RDD,叫作SchemaRDD.SchemaRDD是存放Row对象的RDD,每个Row对象代表一行记录.SchemaRDD还包含记

对于存储过程为什么比sql效率高的原因有4点 第一就是使用存储过程允许组建式编成, 二是可以对程序进行编译,

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

pom.xml <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.47</version></dependency> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifac

存储过程经过预编译处理 而SQL查询没有 SQL语句需要先被数据库引擎处理成低级的指令 然后才执行 ------------------------------------------------------- 如果是只执行一次的话,存储过程不一定比SQL语句效率高.因为存储过程有个预先编译的过程.就是.启动服务器后或者第一次执行后(可以设置).就可以把存储过程加载到高速缓存中,这样以后调用起来就不用再通过编译 执行效率当然就高喽..另外执行存储过程只需要传递几个参数..用语句的话可能需要一大串

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

在学习JavaScript中的if控制语句和switch控制语句的时候,提到了使用多条件判断时switch case语句比if语句效率高,但是身为小白的我并没有在代码中看出有什么不同.去度娘找了半个小时,看了各位大神的表述,找到一个比较清晰的文章. 原来,switch进行了跳转优化,java中对switch有两种处理方式,生成不同的jvm指令,一是tableswitch,一个是lookupswitch.对于case的分支比较密集的情况,如: public class Test { public

在C语言中,教科书告诉我们switch...case...语句比if...else if...else执行效率要高,但这到底是为什么呢?本文尝试从汇编的角度予以分析并揭晓其中的奥秘. 第一步,写一个demo程序:foo.c #include <stdio.h> static int foo_ifelse(char c) { ') { c += ; } else if (c == 'a' || c == 'b') { c += ; } else if (c == 'A' || c == 'B')

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

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

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

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

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

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

Spark相对于Hadoop MapReduce有一个很显著的特性就是“迭代计算”(作为一个MapReduce的忠实粉丝,能这样说,大家都懂了吧),这在我们的业务场景里真的是非常有用.   假设我们有一个文本文件“datas”,每一行有三列数据,以“\t”分隔,模拟生成文件的代码如下:     执行该代码之后,文本文件会存储于本地路径:/tmp/datas,它包含1000行测试数据,将其上传至我们的测试Hadoop集群,路径:/user/yurun/datas,命令如下:     查询一下它的状

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

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

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/rbo/ 本文所述内容均基于 2018年9月10日 Spark 最新 Release 2.3.1 版本.后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示 从上图可见,无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame,都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作 Parser 解析 SQL,生成 Unresolve

HDFS HDFS架构 1.Master(NameNode/NN) 对应 N个Slaves(DataNode/NN)2.一个文件会被拆分成多个块(Block)默认:128M例: 130M ==> 128M + 2M3.NameNode.DataNode负责内容:NN:1)负责客户端请求的响应2)负责元数据(文件名称.副本系数.Block存放的DN)的管理DN:1)存储用的文件对应的数据块(Block)2)定期向NN发送心跳信息(默认3秒),汇报本身及其所有的Block信息,健康状况4. 重要提示

转自:http://www.cnblogs.com/yurunmiao/p/4936583.html Spark相对于Hadoop MapReduce有一个很显著的特性就是“迭代计算”(作为一个MapReduce的忠实粉丝,能这样说,大家都懂了吧),这在我们的业务场景里真的是非常有用.   假设我们有一个文本文件“datas”,每一行有三列数据,以“\t”分隔,模拟生成文件的代码如下:     执行该代码之后,文本文件会存储于本地路径:/tmp/datas,它包含1000行测试数据,将其上传至我