开始编写我们的统计逻辑,使用row_number()函数 先说明一下,row_number()开窗函数的作用 其实就是给每个分组的数据,按照其排序顺序,打上一个分组内行号 比如说,有一个分组20151001,里面有三条数据,1122,1121,1124 那么对这个分组的每一行使用row_number()开窗函数以后,三行依次会获得一个组内的行号 行号从1开始递增,比如1122,1 1121,2 1124,3 row_number()开窗函数的语法说明 首先可以在select查询时,使用row_n

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.UDF:用户自定义函数.可以自定义类实现UDFX接口 示例代码:Java: package com.wjy.df; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import or

一 自定义函数UDF 在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面

一:根据某个字段排序 测试数据: SQL> select * from sscore; NAME       SCORE ---------- ----- aa            99 bb            56 cc            56 dd            77 ee            78 ff            76 gg            78 ff            50 8 rows selected 针对以上表,需要按成绩进行排序,从而取得

Spark-Sql版本升级对应的新特性汇总 SparkSQL的前身是Shark.由于Shark自身的不完善,2014年6月1日Reynold Xin宣布:停止对Shark的开发.SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage).Hive兼容性等,重新开发SparkSQL. Spark-1.1 :2014年9月11日,发布Spark1.1.0.Spark从1.0开始引入SparkSQL(Shark不再支持升级

原博文来自于: http://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52207934    感谢! 使用Spark SQL中的内置函数对数据进行分析,Spark SQL API不同的是,DataFrame中的内置函数操作的结果是返回一个Column对象,而DataFrame天生就是"A distributed collection of data organized into named columns.",这就为数据的复杂分析建立了坚实的基

什么事sparkSQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用, 它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快 )易整合 )统一的数据访问方式 )兼容Hive )标准的数据连接 SparkSQL可以看做是一个转换层,向下对接各种不同的结构化数据源,向上提供不同的数据访问方式 RDD和Dataframe和DataSet RDD: 劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,

一.简介 开窗函数row_number()是按照某个字段分组,然后取另外一个字段排序的前几个值的函数,相当于分组topN.如果SQL语句里面使用了开窗函数,那么这个SQL语句必须使用HiveContext执行. 二.代码实践[使用HiveContext] package big.data.analyse.sparksql import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType,

SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Dataset中同时存储原始数据和元数据(schema) Dataset的底层封装了RDD,Row类型的RDD就是Dataset< Row >,DataFrame Dataset数据源包括:json,JDBC,hive,parquet,hdfs,hbase,avro... API 自带API Dataset

在Sql server 2012里面,开窗函数丰富了许多,其中带出了2个新的函数 First_Value 和 Last Value .现在来介绍一下这2个函数的应用场景. 首先分析一下First_Value(),用法是根据Partition By对数据进行分区,如果忽略Partition By ,那么默认整块数据一个区域,然后根据Order By 进行排序,取出第一个值. ;WITH CTE AS( AS TotalAmount UNION ALL AS TotalAmount UNION AL

这个大坑... .... 如题,在Windows的eclipse中编写SparkSQL代码时,编写如下代码时,一运行就抛出一堆空指针异常: // 首先还是创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("HiveDataSource"); // 创建JavaSparkContext JavaSparkContext sc = new JavaSparkConte

问:udf在sparksql 里面的作用是什么呢? 答:oracle的存储过程会有用到定义函数,那么现在udf就相当于一个在sparksql用到的函数定义: 第二个问题udf是怎么实现的呢? registerFunction(name, f,  returnType=StringType) name – name of the UDF f – python function returnType – a DataType object 首先我们从官网的例子去理解: >>> from py

一,测试环境       1) 硬件环境完全相同:              包括:cpu/内存/网络/磁盘Io/机器数量等       2)软件环境:              相同数据              相同测试用例       3) 不同计算框架,其中spark-sql 都是基于yarn的       4)spark-sql executor内存总量不大于 hive使用内存峰值 二,不同框架在两个测试用例下的性能对比 1)bu_出租车需求数计算.sql   orc orc (spl

copy文链接:http://blog.csdn.net/yjjm1990/article/details/7524167#,http://www.2cto.com/database/201402/281473.html 格式: 可以开窗的函数(..) over(..) over中防止分组的条件和分组的排序,不过分组使用的不再是GROUP BY而是PARTITION BY,表示开窗 -- 建表 CREATE table tb_sc( uName varchar2(), uCourse varch

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

转:http://www.2cto.com/database/201310/249722.html oracle的分析函数over 及开窗函数   一:分析函数over   Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是   对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行.    下面通过几个例子来说明其应用.                                          ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

额,没忍住,想完全了解sparksql,毕竟一直在用嘛,想一次性搞清楚它,所以今天再多看点好了~ 曾几何时,有一个叫做shark的东西,它改了hive的源码...突然有一天,spark Sql突然出现,如下图: = =好了,不逗了,言归正传...那么一条sql传统数据库会是怎么解析的呢? 传统数据库的解析过程是按Rusult.Data Source.Operation的次序来解析的.传统数据库先将读入的SQL语句进行解析,分辨出SQL语句中哪些词是关键字(如select,from,where),

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1