一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成

SparkSql SparkSql是专门为spark设计的一个大数据仓库工具,就好比hive是专门为hadoop设计的一个大数据仓库工具一样. 特性: .易整合 可以将sql查询与spark应用程序进行无缝混合使用,同时可以使用java.scala.python.R语言开发代码 .统一的数据源访问 sparksql可以使用一种相同的方式来对接外部的数据源 val dataframe=SparkSession.read.格式("该格式文件的路径") .兼容hive 可以通过sparksq

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性: 1.RDD.DataFrame.Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2.三者都有惰性机制,在进行创建.转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,计算情况下,如果代码里面有创建.转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过,如 va

本課主題 DataSet 实战 DataSet 实战 SparkSession 是 SparkSQL 的入口,然后可以基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameReader,在 Spark 2.x 版本中已经没有 DataFrame 的 API,它变成了 DataSet[Row] 类型的数据. 创建 SparkSession val spark = SparkSession .builder() .master("local") .appName(

简述 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同:DataFrame多了数据的结构信息,即schema.RDD是分布式的 Java对象的集合.DataFrame是分布式的Row对象的集合. 作者:jacksu来源:简书|2016-03-21 10:40   RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

一.概述 1.介绍 将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行[对比hive] 提供2个编程抽象:DataFrame&DataSet 可以使用SQL和DatasetAPI与Spark SQL交互 2.特点 易整合SQL和spark 统一的数据访问方式 兼容hive,可以直接运行SQL或hql 标准数据连接JDBC/ODBC 3.DataFrame 以RDD为基础,每一列都带有名称和类型 支持嵌套数据类型(struct.array和map) 懒执行,但通过查询计划优化(先过滤后join)

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

SparkSQL和DataFrame SparkSQL简介 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! SparkSQL的特性 1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive 4.标准的数据连接 DataFrames简介 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格

转化: RDD.DataFrame.Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFrame/Dataset转RDD: 这个转换很简单 val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD转DataFrame: import spark.implicits._ val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2")

RDD是Spark建立之初的核心API.RDD是不可变分布式弹性数据集,在Spark集群中可跨节点分区,并提供分布式low-level API来操作RDD,包括transformation和action. RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存

前言 传统的RDD相对于mapreduce和storm提供了丰富强大的算子.在spark慢慢步入DataFrame到DataSet的今天,在算子的类型基本不变的情况下,这两个数据集提供了更为强大的的功能.但也有些功能暂时无法使用.比如reduceByKey,在DataFrame和DataSet里是没有的.所以觉得有必要做一些梳理. 准备工作 测试数据,json格式: { "DEVICENAME": "test1", "LID": 17050131

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   转载请标明出处:小帆的帆的专栏 RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销 频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC   import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.

总结: 1.RDD是一个Java对象的集合.RDD的优点是更面向对象,代码更容易理解.但在需要在集群中传输数据时需要为每个对象保留数据及结构信息,这会导致数据的冗余,同时这会导致大量的GC. 2.DataFrame是在1.3引入的,它包含数据与schema2部分信息,其中数据就是真正的数据,而不是一个java对象.它不容易理解,同时对java支持不好,还有一个缺点是非强类型,这会导致部分错误在运行时才会发现.优点是数据不需要加载到一个java对象,减少GC,大大优化了数据在集群间传播与本地序列化

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是:Apache Spark提供极其简单.易用的APIs,支持跨多种语言(比如:Scala.Java.Python和R)来操作大数据. 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种API:它们各自适合的使用场景:它们的性能和优化:列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景.文章大部分聚焦DataFrame和Dataset,因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重

一.Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等: 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库: 支持标准的 JDBC

写在前面: A DataFrame is a Dataset organized into named columns. A Dataset is a distributed collection of data. 贴代码: package february.sql import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Description: * DataFrame 转换为Dataset * DataSet的操作 * * @Author: 留歌36 *

sparkSQL获取DataFrame的几种方式 1. on a specific DataFrame. import org.apache.spark.sql.Column df("columnName") 2.  A generic column no yet associated with a DataFrame. import org.apache.spark.sql.functions._ col("columnName") 3. Scala short

作者:Jules S. Damji 译者:足下 本文翻译自 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets ,翻译已获得原作者 Jules S. Damji 的授权. 最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用.非常直观并且富有表现力.Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala.Java