一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi

What’s New, What’s Changed and How to get Started. Are you ready for Apache Spark 2.0? If you are just getting started with Apache Spark, the 2.0 release is the one to start with as the APIs have just gone through a major overhaul to improve ease-of-

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu

读一张表,对其进行二值化特征转换.可以二值化要求输入类型必须double类型,类型怎么转换呢? 直接利用spark column 就可以进行转换: DataFrame dataset = hive.sql("select age,sex,race from hive_race_sex_bucktizer "); /** * 类型转换 */ dataset = dataset.select(dataset.col("age").cast(DoubleType).as(

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

原博文出自于: https://segmentfault.com/a/1190000002614456 感谢! 三月中旬,Spark发布了最新的1.3.0版本,其中最重要的变化,便是DataFrame这个API的推出.DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,计算性能更还快了两倍.这一个小小的API,隐含着Spark希望大一统「大数据江湖」的野心和决心.DataFrame像是一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的水渠,通过它

一.简介 Spark SQL 提供了以下三大功能. (1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源(例如 JSON.Hive.Parquet 等)中读取数据. (2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询,也支持从类似商业智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接 SparkSQL 进行查询. (3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时,Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Py

版本说明:Spark-2.3.0 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列.这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法. 1 DataFrame列数据的合并例如:我们有如下数据,想要将三列数据合并为一列,并以“,”分割 +----+---+-----------+ |name|age| phone| +----+---+-----------+ |Ming| || |hong| || | zhi| ||

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据处理.它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames,也可以作为分布式SQL查询引擎. 开始Spark SQL Spark SQL中所有功能的入口点是SQLContext类,或者它子类中的一个.为了创建一个基本的SQLContext,你所需要的是一个SparkContext. 除了基本的SQLContext,你还可以创建一个HiveContext,它提供了基本的SQLCon

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

package com.profile.mainimport org.apache.spark.sql.expressions.Windowimport org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, LogTools, SparkTools}import com.dhd.comment.Constant

Spark学习之Spark SQL(8) 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口--Spark SQL. 2. Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据(例如JSON.Hive.Parquet等)中读取数据. 2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询,也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接Spark SQL进行查询. 2.3 当在Spark程序内使用Sp

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

背景: 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容,网上也搜索了不少文章,都在讲解spark streaming中如何更新,但没有spark structured streaming更新broadcast的用法,于是就这几天进行了反复测试.经过了一下两个测试::Spark Streaming更新broadcast.Spark Structured Streaming更新broadcast. 1)Spark Streaming更新broadcast(可行) def sparkStre

一.引言 Spark内存计算框架 中国Spark技术峰会 十二场演讲 大数据改变世界,Spark改变大数据 大数据: 以Hadoop 2.x为主的生态系统框架(MapReduce并行计算框架) 存储数据.处理数据 分布式 Spark: 类似于MapReduce的另外一种分布式计算框架 核心: 数据结构:RDD,集合List[T] MapReduce 最大的痛点: IO性能瓶颈,也是所有分布式计算框架的痛点 (1)磁盘IO, input(disk) -> map -> DISK(local)-&

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS

What Is Apache Spark? 速度方面:Spark扩展了MapReduce模型,可以更高效地提供多种类型的计算,包括交互式查询和流处理.Spark为speed所提供的最大能力就是内存计算. 通用性方面:Spark被设计以支持多种工作负载,包括批应用,迭代算法,交互式查询和流. A Unified Stack Spark项目包含很多紧密集成的组件 Spark Core 包含Spark的基础功能,包括任务调度.内存管理.容错.与存储系统交互等组件 定义了Spark的主要编程抽象--RD

本文基于<Spark 最佳实践>第6章 Spark 流式计算. 我们知道网站用户访问流量是不间断的,基于网站的访问日志,即 Web log 分析是典型的流式实时计算应用场景.比如百度统计,它可以做流量分析.来源分析.网站分析.转化分析.另外还有特定场景分析,比如安全分析,用来识别 CC 攻击. SQL 注入分析.脱库等.这里我们简单实现一个类似于百度分析的系统. 代码见 https://github.com/libaoquan95/WebLogAnalyse 1.模拟生成 web log 记录