1.日期加减spark sql 日期加减,date_sub,date_addval dateDF=spark.range(10) .withColumn("today",current_date()) .withColumn("now",current_timestamp()) dateDF.createOrReplaceTempView("dateTable") dateDF.printSchema() dateDF.select(date_s

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

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

order_created.txt   订单编号  订单创建时间 -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: order_picked.txt   订单编号  订单提取时间 -- :: -- :: -- :: 上传上述两个文件到HDFS: hadoop fs -put order_created.txt /data/order_created.txt hadoop fs -put order_picked.txt /data/order_picked.txt 通过Spark SQ

本文目录列表: 1.SQL Server旬时间粒度2.SQL Server月有关时间粒度 3.SQL Server函数重构 4.总结语 5.参考清单列表   SQL Server旬时间粒度       SQL Server不存在旬这个时间粒度,这个时间粒度在我们国家存在的.一个月分为上.中.下3旬,上旬和中旬均10天,分别对应第1天到第10天和第11天到第20天,下旬有可能8天.9天.10天和11天,从第21天到月末最后1天.从旬的定义得知旬是个日期时间范围的,那么如何实现将旬时间粒度时间值和一

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

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是一个非常好的问题.只要.无论答案是什么.我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员. 原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病:不提供完整代码)已经写得算比較清楚,但假设用户全然把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的样例还有另外一个通病:不提供test data.

从决定写Spark SQL文章的源代码分析,到现在一个月的时间,一个又一个几乎相同的结束很快,在这里也做了一个综合指数,方便阅读,下面是读取顺序 :) 第一章 Spark SQL源代码分析之核心流程 第二篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之SqlParser 第三篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之Analyzer 第四篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之TreeNode Library 第五篇 Spark SQL Catalyst源代码分析之Op

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,并且发展速度异常迅猛,究其原因,个人觉得有下面2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样能够应用于多种任务,流处理,批处理,包含机器学习里都能够引入Sql.     2.效率:由于Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应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

Spark SQL 1.3 参考官方文档:Spark SQL and DataFrame Guide 概览介绍参考:平易近人.兼容并蓄——Spark SQL 1.3.0概览 DataFrame提供了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渠道,通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家,无论是善用R的数据科学家,惯用SQL的商业分析师,还是在意效率和实时性的统计工程师. 以一个常见的场景 -- 日志解析为例,有时我们需要用到一些额外的结构化数据(比如做IP和地址的映射),通常这样的

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可

最近加入一个Spark项目,作为临时的开发人员协助进行开发工作.该项目中不存在测试的概念,开发人员按需求进行编码工作后,直接向生产系统部署,再由需求的提出者在生产系统检验程序运行结果的正确性.在这种原始的工作方式下,产品经理和开发人员总是在生产系统验证自己的需求.代码.可以想见,各种直接交给用户的错误导致了一系列的事故和不信任.为了处理各类线上问题,大家都疲于奔命.当工作进行到后期,每一个相关人都已经意气消沉,常常对工作避之不及. 为了改善局面,我尝试了重构部分代码,将连篇的SQL分散到不同的方

用户行为日志:用户每次访问网站时所有的行为数据(访问.浏览.搜索.点击...)     用户行为轨迹.流量日志   日志数据内容: 1)访问的系统属性: 操作系统.浏览器等等 2)访问特征:点击的url.从哪个url跳转过来的(referer).页面上的停留时间等 3)访问信息:session_id.访问ip(访问城市)等   2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1      B58W4

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast