需求:统计每日销售额 package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3

通过该案例,给出一个比较完整的.复杂的数据处理案例,同时给出案例的详细解析. 人力资源系统的管理内容组织结构图 1) 人力资源系统的数据库与表的构建. 2) 人力资源系统的数据的加载. 3) 人力资源系统的数据的查询. 职工基本信息 职工姓名,职工id,职工性别,职工年龄,入职年份,职位,所在部门id Michael,1,male,37,2001,developer,2Andy,2,female,33,2003,manager,1Justin,3,female,23,2013,recruitin

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

前言 第1章   为什么Spark SQL? 第2章  Spark SQL运行架构 第3章 Spark SQL组件之解析 第4章 深入了解Spark SQL运行计划 第5章  测试环境之搭建 第6章 Spark SQL之基础应用 第7章 ThriftServer和CLI 第8章 Spark SQL之综合应用 第9章 Spark SQL之调优 第10章 总结 Spark SQL中的两个重要概念Tree和Rule.然后介绍一下Spark SQL的两个分支sqlContext和hiveContext

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日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统

一.where条件 WHERE 子句中主要的运算符,可以在 WHERE 子句中使用,如下表: 运算符 描述 = 等于 <> 不等于.注释:在 SQL 的一些版本中,该操作符可被写成 != > 大于 < 小于 >= 大于等于 <= 小于等于 BETWEEN 在某个范围内 LIKE 搜索某种模式 IN 指定针对某个列的多个可能值 二.SQL GROUP BY 语法 SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FRO

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

一.概述 1.需求分析 数据格式: 日期 用户 搜索词 城市 平台 版本 需求: 1.筛选出符合查询条件(城市.平台.版本)的数据 2.统计出每天搜索uv排名前3的搜索词 3.按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数,倒序排序 4.将数据保存到hive表中 ###数据 keyword.txt 2018-10-1:leo:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo1:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo2:water:b

知识点梳理 课堂讲义 一.Mybatis注解开发单表操作 *** 1.1 MyBatis的常用注解 之前我们在Mapper映射文件中编写的sql语句已经各种配置,其实是比较麻烦的 而这几年来注解开发越来越流行,Mybatis也可以使用注解开发方式,这样我们就可以减少编写Mapper映射文件了 常用注解 @Select("查询的 SQL 语句"):执行查询操作注解 @Insert("查询的 SQL 语句"):执行新增操作注解 @Update("查询的 SQL

需求:统计每日uv package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3/

前言 一个SQL从词法解析.语法解析.逻辑执行计划.物理执行计划最终转换为可以执行的RDD,中间经历了很多的步骤和流程.其中词法分析和语法分析均有ANTLR4完成,可以进一步学习ANTLR4的相关知识做进一步了解. 本篇文章主要对一个简单的SQL生成的逻辑执行计划物理执行计划的做一个简单地说明. 示例代码 case class Person(name: String, age: Long) private def runBasicDataFrameExample2(spark: SparkSes

用户:     方便快速从不同的数据源(json.parquet.rdbms),经过混合处理(json join parquet),     再将处理结果以特定的格式(json.parquet)写回到指定的系统(HDFS.S3)上去   Spark SQL 1.2 ==> 外部数据源API   外部数据源的目的 1)开发人员:是否需要把代码合并到spark中????     weibo     --jars   2)用户     读:spark.read.format(format)      

综合案例分析 现有数据集 department.json与employee.json,以部门名称和员工性别为粒度,试计算每个部门分性别平均年龄与平均薪资. department.json如下: {"id":1,"name":"Tech Department"} {"id":2,"name":"Fina Department"} {"id":3,"name&q

Spark SQL讲解 Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scala中的关系型查询表达式.它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数据类型,它就像是关系型数据库里面的一张表.它可以从原有的RDD创建,也可以是Parquet文件,最重要的是它可以支持用HiveQL从hive里面读取数据. 下面是一些案例,可以在Spark shell当中运行. 首先我们要创建一个熟悉的Context,熟悉spark的人都

来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a

一.JSON数据源综合案例实战 1.概述 Spark SQL可以自动推断JSON文件的元数据,并且加载其数据,创建一个DataFrame.可以使用SQLContext.read.json()方法,针对一个元素类型为String的RDD,或者是一个JSON文件. 但是要注意的是,这里使用的JSON文件与传统意义上的JSON文件是不一样的.每行都必须,也只能包含一个,单独的,自包含的,有效的JSON对象.不能让一个JSON对象分散在多行.否则会报错. ### 综合性复杂案例:查询成绩为80分以上的学

在spark1.2版本中最令我期待的功能是External Data Sources,通过该API可以直接将External Data Sources注册成一个临时表,该表可以和已经存在的表等通过sql进行查询操作.External Data Sources API代码存放于org.apache.spark.sql包中. 具体的分析可参见OopsOutOfMemory的两篇精彩博文: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 ht

Spark1.0出来了,变化还是挺大的,文档比以前齐全了,RDD支持的操作比以前多了一些,Spark on yarn功能我居然跑通了.但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能,它能对RDD进行Sql操作,目前它只是一个alpha版本,喜欢尝鲜的同志们进来看看吧,下面是它的官网的翻译. Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scaca中的关系型查询表达式.它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数