一.环境准备: 安装mysql后,进入mysql命令行,创建测试表.数据: 将 mysql-connector-java 的jar文件拷贝到 \spark_home\lib\下,你可以使用最新版本,下载地址: http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 二.实现代码 1.准备工作:         SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JDBCDataSource");//.setMaste

随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL. 示例: 存储json数据. CREATE TEMPORARY TABLE jsonTable USING org.apache.spark.sql.json OPTIONS ( path '/path/to/data.json' ) 详细示例:1. D

http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in

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

上一篇说到,在Spark 2.x当中,实际上SQLContext和HiveContext是过时的,相反是采用SparkSession对象的sql函数来操作SQL语句的.使用这个函数执行SQL语句前需要先调用DataFrame的createOrReplaceTempView注册一个临时表,所以关键是先要将RDD转换成DataFrame.实际上,在Spark中实际声明了 type DataFrame = Dataset[Row] 所以,DataFrame是Dataset[Row]的别名.RDD是提供

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External

上周Spark1.2刚公布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源代码,看一看这个特性是怎样设计及实现的. /** Spark SQL源代码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)演示样例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了Exte

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇

解决方法:https://stackoverflow.com/questions/37442910/spark-shell-startup-errors 异常: 18/01/29 19:04:27 WARN HiveMetaStore: Retrying creating default database after error: Failed to start database 'metastore_db' with class loader org.apache.spark.sql.hive

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

先前在local模式下,什么都不做修改直接运行./spark-shell 运行什么问题都没有,然后配置过在HADOOP yarn上运行,之后再在local模式下运行出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spa

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

文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 release represents a major milestone for Spark SQL.  In addition to several major features, we are very excited to announce that the project has officia

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 的数据源------通用的数据 加载/保存功能 Spark SQL支持通过DataFrame接口在各种数据源上进行操作.DataFrame可以使用关系变换进行操作,也可以用来创建临时视图.将DataFrame      注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询.本节介绍使用Spark Data Sources加载和保存数据的一般方法,然后介绍可用于内置数据源的特定选        项. 1, 常用的加载和保存功能. 最简单的形式,默认的数据源(parquet除非另有配置 s

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) 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.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 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. 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/Pyth

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 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