使用$ value spark sql调用列 - 腾讯云开发者社区

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Spark中SQL列和并为一行

在使用数据库的时候，需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...-+ | 计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在 spark...中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ： ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法： import org.apache.spark.sql.functions

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Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

/** * Returns a new Dataset partitioned by the given partitioning expressions, using * `spark.sql.shuffle.partitions...明显，直接用是不行的，可以间接使用UDF来实现该功能。...SQL的实现要实现重分区要使用group by，然后udf跟上面一样，需要进行聚合操作。...("substring",substring) val res = spark.sql("select sum(amount) from temp group by substring(city...浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某列重分区。那么，浪尖在这里就顺带问一下，如何用Spark Core实现该功能呢？

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Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...import org.apache.spark.sql.SQLContext Scala用户注意，我们不使用 import HiveContext....这两个类都需要运行spark。例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...基本查询例子为了对一个表查询，我们调用HiveContext或则SQLContext的sql()函数.第一个事情，我们需要告诉spark sql关于一些数据的查询。

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SQL 基础--> NEW_VALUE 的使用

--=============================== -- SQL 基础--> NEW_VALUE 的使用 --=============================== 通常的使用方法为...: column column_name new_value var_name new_value是将所获得的列值赋予到变量名，然后该变量名可以参与后续处理下面演示new_value的用法 usr1...语句前不显示使用的变量值 usr1@ORCL> create table tb1(old_col varchar2(&&length)); --创建表tb1,列的长度使用变量length定义 usr1...@ORCL> create table tb2(new_col varchar2(&&length)); --创建表tb2,列的长度使用变量length定义 usr1@ORCL> insert into...; --定义列值保存到变量var_value usr1@ORCL> select old_col from tb1; --查看表tb1的列old_col，此时old_col的值将被赋予给变量var_value

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使用Spark SQL 构建流式处理程序

StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化前言今天介绍利用 StreamingPro 构建流式(Spark Streaming)计算程序准备工作...所以我们定义了一张testJoinTable表，然后该表可以直接可以被流式数据中使用(使用Join)。最后打印出结果。...启动StreamingPro Local模式： cd $SPARK_HOME ....UI 集群模式： cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 流式处理程序

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使用Spark SQL构建批处理程序

StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化前言今天介绍利用 StreamingPro 完成批处理的流程。...gist 在批处理模式下，所有的数据源和输出都各自有一个固定的模块(使用了Spark的Datasource API),然后对模块做配置即可，无需使用不同的模块。...启动StreamingPro Local模式： cd $SPARK_HOME ....file:///tmp/test.json 访问 http://127.0.0.1:4040 可进入Spark UI 集群模式： cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 批处理程序

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使用StreamingPro 快速构建Spark SQL on CarbonData

前言 CarbonData已经发布了1.0版本，变更还是很快的，这个版本已经移除了kettle了，使得部署和使用变得很简单，而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。...下载Spark发行版比如我下载后的版本是这个： spark-1.6.3-bin-hadoop2.6。.../bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \ --master local[2] \ --name sql-interactive...-1.0.0-incubating.jar \ --files $SHome/hive-site.xml \ --conf "spark.sql.hive.thriftServer.singleSession...20%20'\''%2FUsers%2Fallwefantasy%2Fstreamingpro%2Fsample.csv'\''%20%20INTO%20TABLE%20test_table4' 这个使用我们可以用

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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

那 Spark SQL 具体的实现方式是怎样的？如何进行使用呢？下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式，并通过十步操作实战，轻松拿下 Spark SQL 的使用。...3.2 SQL 风格 Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用 spark.sql() 来执行 SQL 查询，并返回结果数据集。...4 Spark SQL 使用实战有了上面及之前介绍的理论知识为基础，下面手把手带大家十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作，用实战的形式实践学习到的理论知识，以加深对 Spark SQL 的印象与理解...4.7 使用 SQL 风格查询数据使用 Spark SQL 的 SQL 风格查询方式，对上面注册的两种不同类型表进行查询： spark.sql("select * from houseDF").show...SQL 风格进行连接查询至此，Spark SQL 的使用操作实战暂告一段落，大家可以继续深入摸索研究，发掘 Spark SQL 的精髓所在！

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使用spark对hive表中的多列数据判重

本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...spark-sql_2.10 1.6.0 provided...; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import java.io.Serializable...sparkConf = new SparkConf() .setAppName("duplicate") .set("spark.sql.warehouse.dir...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

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在scala中使用spark sql解决特定需求

Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能：一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方便按时间检索，提高检索性能...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面（3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般方式三：在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame

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在scala中使用spark sql解决特定需求（2）

接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些：下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的：分析下，代码执行过程：（1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置（2）导入了隐式转化的es相关的包（3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表（4）导入spark sql后，执行了一个...sql分组查询（5）获取每一组的数据（6）处理组内的Struct结构（7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面（9）结束需要注意的是必须在执行...collect方法后，才能在循环内使用sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。

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使用Spark SQL构建交互式查询引擎

StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装...今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个交互式查询引擎。...准备工作下载StreamingPro README中有下载地址如果你使用了 Spark 2.0 版本，则要下载对应页面上的Spark 安装包。.../bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \ --master local[2] \ --name sql-interactive...)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 查询SQL loader_clzz.abc org.elasticsearch.spark.sql

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0827-7.1.4-如何在CDP中使用Spark SQL CLI

而我们在产品开发过程中，可能需要用到spark-sql来进行数据加工，本文就采用脚本的方式，调用spark-shell来进行数据的处理，执行需要的sql语句。...${sparksql} | spark-shell 2.使用方法在脚本中进行了说明，-f参数直接接sql文本，-e可以直接输入sql语句进行执行。...如果用户要在CDH中使用Spark Thrift服务，则需要自己打包或单独添加这个服务，但Cloudera官方并不会提供支持服务。...一般有两种使用模式，一种是client模式，所有的SQL解析都客户端在这之中完成。...Spark SQL JDBC，通过使用Livy Thrift Server来解决，Livy Thrift Server是对Spark Thrift Server的一次改进提升，Fayson会在后续的文章中进行介绍

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陌陌:使用Spark SQL和Alluxio加速Ad Hoc查询

可能很多公司并没有去做Alluxio相关的使用。希望通过本文，大家对Alluxio的使用场景更详细了解，后面结合spark streaming浪尖会制作一个demo。...Alluxio on Disk模式，和第三种模式很相似，但只使用HDD缓存，未启用RAM层缓存。感兴趣的主要对比是生产环境的Yarn模式vs.使用RAM和HDD缓存的Alluxio模式。...但是，一旦缓存数据量超过了JVM的内存，Spark就不能保持相应的性能效果了，而因为Alluxio使用的堆外内存技术所以不受相应限制。...因此，如果SQL是一个涉及缓存白名单中表的数据查询,那么表的路径将会被转换为一个Alluxio的URI，这样应用程序就可以从Alluxio读取相关数据。...如果SQL是一个DML 或 DCL 操作，它保持和原来一样，并直接写入远程文件系统（本例中既是HDFS）。

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Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。...SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。...缓存数据至内存 Spark SQL 通过调用 spark.cacheTable 或 dataFrame.cache() 来将表以列式形式缓存到内存。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。

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使用Spark SQL的临时表解决一个小问题

最近在使用spark处理一个业务场景时，遇到一个小问题，我在scala代码里，使用spark sql访问hive的表，然后根据一批id把需要的数据过滤出来，本来是非常简单的需求直接使用下面的伪SQL即可...下面看看如何使用第二种解决：由于我们id列表是动态的，每个任务的id列表都有可能变换，所以要满足第二种方法，就得把他们变成一张临时表存储在内存中，当spark任务停止时，就自动销毁，因为他们不需要持久化到硬盘上...在spark中使用临时表是非常简单的，我们只需要把id列表的数据放入rdd中，然后再把rdd注册成一个张表，就可以和hive库里面已有的表做各种join操作了，一个demo代码如下：上面代码里的变量ids...，就是我们需要转化成内存表的数据，然后需要转成Seq，并生成RDD，再通过RDD转成DataFrame，注意如果要使用DF，需要导入 import spark.implicits...._包下面的函数，这样就能隐式的直接转成DF，在转成DF的同时，我们给数据指定了列名叫id，这里如果有多列，后面可以继续逗号分隔，添加多个列名，最终我们给它注册成了内存临时表，然后在下面的语句中就可以直接使用

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使用PHP调用SQL SERVER 2008及以上版本的方法

php连接SQL SERVER数据库有几个注意事项，尤其mssql的多个版本、32位、64位都有区别。...首先，php.ini文件中;extension=php_pdo_mssql.dll ;extension=php_pdo_odbc.dll 前面的分号去掉，对应的使哪种方式连接SQL SERVER。...简单点说就是把一个sql语句赋值给一个变量。...mssql_query($con, $query); while($row =mssql_fetch_array($result)) { $变量名称 = $row["字段名称"]; } 3、连接SQL...注意，用于 SQL Server Driver for PHP 的 API 名称是 sqlsrv。所有 sqlsrv 函数都以 sqlsrv_ 打头，后跟动词或名词。

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如何在Kerberos的CDH使用Sentry实现Spark SQL的权限控制

2.通过Hue为fayson用户组授权default.t1表的所有权限以及default.test.name列的查询权限 ? 使用fayson用户登录Hue查看授权成功 ?...SQL操作的时候可以查询除授权表default.t1和default.test.name，这里依然可以查询test表的所有列。...Sentry只为fayson授予default.test.name和t1表的所有权限，而其他表则没有权限，对于只授权列权限的表，通过Spark-sql客户查询也会有权限问题。...执行SQL操作查询授权的t1表 ? 查询只授权test.name列的表 ? ? 查看授权以外的表p1_text ?...3.spark-sql客户端访问Hive的模式与HiveCLI的方式一样，跳过HiveServer2直接访问的HiveMetastore，因此在使用spark-sql测试时获取到的登录用户即为当前kinit

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

可以通过使用表的名称在 SparkSession上调用 table 方法来创建 persistent tabl （持久表）的 DataFrame ....在内存中缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存中的列格式来缓存表。...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。...内存缓存的配置可以使用 SparkSession 上的 setConf 方法或使用 SQL 运行 SET key=value 命令来完成。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

所有 PySpark 操作，例如的 df.filter() 方法调用，在幕后都被转换为对 JVM SparkContext 中相应 Spark DataFrame 对象的相应调用。...complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。可能会觉得在模式中定义某些根节点很奇怪。这是必要的，因为绕过了Spark的from_json的一些限制。...functionType: an enum value in pyspark.sql.functions.PandasUDFType. Default: SCALAR....但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。...如前所述，必须首先使用参数 cols_in 和 cols_out 调用它，而不是仅仅传递 normalize。

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Spark中SQL列和并为一行

Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

SQL 基础--> NEW_VALUE 的使用

使用Spark SQL 构建流式处理程序

使用Spark SQL构建批处理程序

使用StreamingPro 快速构建Spark SQL on CarbonData

使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

使用spark对hive表中的多列数据判重

在scala中使用spark sql解决特定需求

在scala中使用spark sql解决特定需求（2）

使用Spark SQL构建交互式查询引擎

0827-7.1.4-如何在CDP中使用Spark SQL CLI

陌陌:使用Spark SQL和Alluxio加速Ad Hoc查询

Spark SQL，DataFrame以及 Datasets 编程指南 - For 2.0

使用Spark SQL的临时表解决一个小问题

使用PHP调用SQL SERVER 2008及以上版本的方法

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

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