如果用户希望在spark sql 中,执行某个sql 后,将其结果集保存到本地,并且指定csv 或者 json 格式,在 beeline 中,实现起来很麻烦.通常的做法是将其create table tempTable as *** ,通过将结果集写入到新的临时表中,进行保存,然后再通过其他方式export 到本地. 这种方式,对于 HDFS 是可行到,但是如果数据是保存在像SequoiaDB 中,就比较难办了.因为spark 向 SequoiaDB 写入记录时,可能部分task 会失败重试,这

DTS导出向导 不会 我这有个是用C#语言写的 try { Excel.Application xApp = new Excel.ApplicationClass(); xApp.Visible = true; //Excel.Workbook xBook = xApp.Workbooks.Add(Missing.Value);//新建一个 Excel.Workbook xBook = xApp.Workbooks._Open(@"G:\MS2004.xls", Missing.Val

在mysql中 使用sql 脚本导出数据的方式之一: select * from table_name where x=y  INFO OUTFILE "/tmp/table_name.txt" ps: 需要注意的是导出的文件是在数据库的服务器上, 也就是与数据库在同一个机器上 所以在windows 使用 工具连接mysql 服务器的小伙伴们导出之后不要在本地找导出文件

--Sql Server 2000 declare @id int, ), ) declare cur_1 cursor for select id,name from sysobjects where xtype='U' --and id=537768973 open cur_1 fetch cur_1 into @id,@name ) begin if exists(select * from tempdb..sysobjects where id=object_id('tempdb..##

val df = sqlContext.load("/opt/modules/spark1.3.1/examples/src/main/resources/people.json","json") df.select("name","age").save("/opt/test/namesAndAges.json","json") //或者 df.select("name&quo

一:前置知识详解: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作, Load:可以创建DataFrame, Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRD

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

一:前置知识具体解释: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作. Load:能够创建DataFrame. Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.Java

1.Spark SQL概述 1)Spark SQL是Spark核心功能的一部分,是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的. 2)Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句 3)BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据 4)Spark SQL支持Python.Scala.Java和R语言 5)Spark SQL不仅仅是SQL 6)Spark SQL远远比SQL要强大 7)Spark SQL处理数据架构 8)Spark SQL简介 Spark SQL is a Spar

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

介绍Spark SQL的JSON支持,这是我们在Databricks中开发的一个功能,可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据.随着网络和移动应用程序的普及,JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式.使用现有的工具,用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集.在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持,在Apache Spark 1.2中增强,极大地简化了使用JSON数据的端到端体验. 现有做法 实际上,用户经常面临使用

转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

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

目录 导出数据库表与数据 导出数据表数据 导出多个表数据 只导出数据 只导出创建表的数据 导出数据库表与数据 mysqldump -uroot -p caomall>tmp.sql 导出数据表数据 mysqldump -uroot -p caomall tf_my_business>tmp.sql 导出多个表数据 mysqldump -uroot -p caomall tf_my_business tf_my_business_img>tmp.sql -- MySQL dump 10.1

Spark SQL主要提供了两个工具来访问hive中的数据,即CLI和ThriftServer.前提是需要Spark支持Hive,即编译Spark时需要带上hive和hive-thriftserver选项,同时需要确保在$SPARK_HOME/conf目录下有hive-site.xml配置文件(可以从hive中拷贝过来).在该配置文件中主要是配置hive metastore的URI(Spark的CLI和ThriftServer都需要)以及ThriftServer相关配置项(如hive.serve

在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情. 大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性: 1. Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS,过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力,会影响整个集群的稳定运行 2. 容易导致task数过多,如果超过参数spark.driver.max

ERR出现的场景再现: 使用 PL/SQL导出按钮,选择‘CSV文件’,保存为1.csv,后用execl打开,复制到VuGen中作为login脚本的参数化文件username. ERR及发现过程: 在跑login场景时,使用的参数化了用户名与密码,并且使用 random + iteration的组合方式,总会出现2-3个登录事务失败,最后在脚本中增加lr_log_message()函数输出每次的用户名,同时更改方式为 unique + iteration,先跑了10000个用户,来查看究竟是哪些

乘着倒数据这会儿,把方法记录一下 需求:因为数据迁移,需要将SQL Server 2012中的数据库导入到PostgreSQL 数据库中 思路:创建一个空的数据库,便于导入数据.下载PostgreSQL的ODBC驱动,然后使用SQL Server的[任务->导出数据]功能来导出数据. 方法: 1.下载驱动 地址:https://www.postgresql.org/ftp/odbc/versions/msi/ 这里我下的是psqlodbc_09_05_0400-x86.zip,虽然服务器是64位

时经常用SQL Server2000自带的导出数据向导将数据从一台数据库服务器导出到另一台数据库服务器: 结果数据导出了,但表的主键.字段默认值.描述等信息却未能导出,一直没想出什么方法,今天又尝试了几种方法,最终实现了需求.方法很简单:先生成数据源的SQL脚本,然后在目标数据库服务器上执行SQL脚本,将表结构都建好,再使用导出数据向导导出数据,这样就可以了. 从两张结果图中可以看到,当没有先建好表结构时会多出一个建表的过程. 说明 1.生成SQL脚本时应注意包含扩展属性.主键.默认值等信息: