源文件内容如下(包含 id,name,age),将数据复制保存到 ubuntu 系统/usr/local/spark 下, 命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按 id:1,name:Ella,age:36 的格式 打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码.(任选一种方法即可) 1,Ella,36 2,Bob,29 3,Jack,29 代码如下: import org.apache.spark.sql.types._ import or

今天做实验[Spark SQL 编程初级实践],虽然网上有答案,但都是用scala语言写的,于是我用java语言重写实现一下. 1 ．Spark SQL 基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json.{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }{ "id":2, "name":"Bob&q

实验 5  Spark SQL 编程初级实践    参考厦门大学林子雨 1． Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 employee.json. { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","

一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

1.题目: 源码: import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.DataFrameReader object TestMySQL { def main(args: Array[String]) { val spar

一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame

不多说,直接上干货! 不带Hive支持 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.</artifactId> <version></version> </dependency> 带Hive支持(推荐使用) <dependency> <groupId>org.apache.spark&l

实验 2 Scala 编程初级实践 一.实验目的 1.掌握 Scala 语言的基本语法.数据结构和控制结构: 2.掌握面向对象编程的基础知识,能够编写自定义类和特质: 3.掌握函数式编程的基础知识,能够熟练定义匿名函数.熟悉 Scala 的容器类库的基本 层次结构,熟练使用常用的容器类进行数据: 4.熟练掌握 Scala 的 REPL 运行模式和编译运行方法. 二.实验平台 已经配置完成的 Scala 开发环境.Scala 版本为 2.11.8. 三.实验内容和要求 1. 计算级数 请用脚本的方

1.编程实现将 RDD 转换为 DataFrame源文件内容如下(包含 id,name,age): 1,Ella,362,Bob,293,Jack,29 请将数据复制保存到 Linux 系统中,命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到DataFrame,并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码. import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spa

前言   Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD.   SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成:   Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等   Schema可以通过四种方式被创建:   (1)Existing RDD (2)Parquet File (3)JSON Dataset (4)By running Hive

转自:http://www.cnblogs.com/yurunmiao/p/4685310.html 前言   Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD.   SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成:   Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等   Schema可以通过四种方式被创建:   (1)Existing RDD

Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口:SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guide.html#starting-point-sqlcontext 针对几种不同的语言来写. Spark SQL的入口:HiveContext SQLContext vs HiveContext Spark SQL的作用与使用方式 Spark SQL支持的API 从程序中使用SparkSQL的基本套路

不多说,直接上干货! SparkSQL数据源:从各种数据源创建DataFrame 因为 spark sql,dataframe,datasets 都是共用 spark sql 这个库的,三者共享同样的代码优化,生成以及执行流程,所以 sql,dataframe,datasets 的入口都是 sqlContext. 可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多: SparkSQL数据源:RDD val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQL

不多说,直接上干货! Spark SQL支持的API SQL DataFrame(推荐方式,也能执行SQL) Dataset(还在发展) SQL SQL 支持basic SQL syntax/HiveQL 程序中使用SQL会返回DataFrame command-line和JDBC/ODBC中均可以使用

不多说,直接上干货! SparkSQL的入口:SQLContext SQLContext是SparkSQL的入口 val sc: SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ //导?入各种sql操作的?口与各种隐式转换 SparkSQL的入口: HiveContext HiveContext是SQLContext的子类,提供了对Hive的支持. complete

不多说,直接上干货! Spark程序中使用SparkSQL 轻松读取数据并使用SQL 查询,同时还能把这一过程和普通的Python/Java/Scala 程序代码结合在一起. CLI---Spark SQL shell JDBC/ODBC 各种支持jdbc的软件.商业智能(BI)工具.平台

一. 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: Tom,DataBase,80 Tom,Algorithm,50 Tom,DataStructure,60 Jim,DataBase,90 Jim,Algorithm,60 Jim,DataStructure,80 …… 请根据给定的实验数据,在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容: 1.先运行spark,进入shell界面 (1)该

1．spark-shell交互式编程 (1) 该系总共有多少学生 scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt") lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/sparklab/Data01.txt MapPartitionsRDD[4] at textFile at <consol

1. 计算级数请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn,直到 Sn 刚好大于或等于 q为止,其中 q 为大于 0 的整数,其值通过键盘输入. Sn = 2/1+3/2+4/3+......+n+1/n 例如,若 q 的值为 50.0,则输出应为:Sn=50.416695.请将源文件保存为exercise2-1.scala,在REPL模式下测试运行,测试样例:q=1时,Sn=2:q=30时,Sn=30.891459:q=50 时,Sn=50.416695. object test

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