目标 掌握sparksql操作jdbc数据源 掌握sparksql保存数据操作 掌握sparksql整合hive 要点 1. jdbc数据源 spark sql可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中 1.1 通过sparksql加载mysql表中的数据 添加mysql连接驱动jar包 <dependency> <groupId>mysql</groupId> &l

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

利用SQL查询扶贫对象医保报销比率的审计方法 扶贫资金惠及贫困百姓的切身利益,主管部门多,资金实行逐级下拨,并且扶贫项目小而分散,主要在乡镇和农村实施.根据湖北省审计厅关于2017年扶贫审计工作方案的精神和要求,监利县审计局紧紧围绕精准扶贫和精准脱贫,不断加强扶贫资金和扶贫政策落实的审计监督,规范扶贫资金的管理.使用,确保扶贫资金安全.审计中重点对全县2016年度整村推进建设项目进行了审计和延伸,审计人员采集了扶贫资金相关电子数据,以落实医疗扶贫提高5%的政策为重点,用SQL数据库查询功能进行了

2.1 命令行查询流程 打开Spark shell 例子:查询大于21岁的用户 创建如下JSON文件,注意JSON的格式: {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 2.2 IDEA创建Spark SQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和S

hibernate 纯sql查询返回结果集(未关联映射)组装VO的问题//须保证别名字段与Vo字段一致 //引号中为vo对象属性需与sql查询返回字段一致.addScalar("chname").setResultTransformer(Transformers.aliasToBean(Vo.class)) 例: @Override public List<EmployeeGroupVo> selectLeaderEmpRef(String leid) { String s

import java.sql.DriverManager import java.util.Properties import com.zhaopin.tools.{DateUtils, TextUtils} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by xiaoyan on 2018/5/21. */ object IhrDownloadPg

在多表查询的时候使用hibernate的sql查询的时候,一般返回的是object[]数组,或者可以使用  session.createSQLQuery(sql).setResultTransformer(Transformers.ALIAS_TO_ENTITY_MAP);     session. session.createSQLQuery(sql).addEntity(entity.class);               /**     * 分页查询sql,sql语句不包含起始记录数和

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行. 一,行转列 在分组中,把每个分组中的某一列的数据连接在一起: collect_list:把一个分组中的列合成为数组,数据不去重,格式是['a','a','b'] collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的gam

装载自: http://blog.csdn.net/u010442302/article/details/72902441?locationNum=9&fps=1   <select id="selectByParamCount" resultType="java.lang.Integer" parameterType="com.sss.fin.cif.vo.admin.BankCardAuditQuery"> select

1. Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet,它们用于作为分布式SQL查询引擎.从下图可以查看RDD.DataFrames与DataSet的关系. 1.2 为什么要学习Spark SQL Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce,然后提交到集群上执行的,大大简化了编写MapReduce程序的复杂性,而且MapReduce这种计算模型执行效率

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

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

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

随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL. 示例: 存储json数据. CREATE TEMPORARY TABLE jsonTable USING org.apache.spark.sql.json OPTIONS ( path '/path/to/data.json' ) 详细示例:1. D

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面几篇文章主要介绍的是spark sql包里的的spark sql执行流程,以及Catalyst包内的SqlParser,Analyzer和Optimizer,最后要介绍一下Catalyst里最后的一个Plan了,即Physical Plan.物理计划是Spark SQL执行Spark job的前置,也是最后一道计划. 如图: 一.SparkPlanner 话接上回,Optimizer接受输入的Analyzed Logical Plan后,会有S

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s

spark SQL Parquet 文件的读取与加载 是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式.Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件.在编写Parquet文件时,出于兼容性原因,所有列都会自动转换为空. 1, 以编程方式加载数据 这里使用上一节的例子中的数据:常规数据加载   private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Unit = {      import spark.implicits.

Spark SQL 与传统 DBMS 的查询优化器 + 执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用的 Spark 作为执行引擎. Spark SQL 的查询优化是Catalyst,其基于 Scala 语言开发,可以灵活利用 Scala 原生的语言特性很方便进行功能扩展,奠定了 Spark SQL 的发展空间. Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划,并在这个过程中进行查询优化.这里和传统不太一样的地方就在于, SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划

用引用操作对象.创建了一个引用,需要进行初始化(与事物进行关联),才能正常使用.new将引用于对象进行关联 对象存储到什么地方? 程序运行时,对象是怎么进行放置安排的呢?特别是内存是怎么分配的呢?对这些方面的了解会对你有很大的帮助. 有五个不同的地方可以存储数据: 1.寄存器.这是最快的存储区,因为它位于不同于其他存储区的地方————处理器内部.但是寄存器的数量极其有限,所以寄存器根据需求进行分配.你不能直接控制,也不能在程序中感觉到寄存器存在的任何迹象 2.堆栈.位于通用RAM(随机访问存储器

背景 本文主要介绍了Spark SQL里眼下的CLI实现,代码之后肯定会有不少变动,所以我关注的是比較核心的逻辑.主要是对照了Hive CLI的实现方式,比較Spark SQL在哪块地方做了改动,哪些地方与Hive CLI是保持一致的.可以先看下总结一节里的内容. Spark SQL的hive-thriftserver项目里是其CLI实现代码.以下先说明Hive CLI的主要实现类和关系,再说明Spark SQL CLI的做法. Hive CLI 核心启动类是org.apache.hive.se