目录 一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到) 二.spark_shell和spark_sql操作 spark_shell spark_sql 使用hiveserver2 + beeline...三.脚本使用spark-sql 四.idea中读写Hive数据 1.从hive中读数据 2.从hive中写数据 使用hive的insert语句去写 使用df.write.saveAsTable("表名...")(常用) 使用df.write.insertInto("表名") 3.saveAsTable和insertInto的原理 五.聚合后的分区数 一.hive和spark sql的集成方式(面试可能会问到...如果你在集群上使用了tez，你需要在spark/conf下spark-defaults.conf添加lzo的路径 spark.jars=/export/servers/hadoop-2.7.7/share...") //直接把数据写入到hive中,表可以存在也可以不存在 df.write.saveAsTable("user2") //也可以进行追加 //df.write.mode
Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。...纯Sql 文本 2. dataset/dataframe api 当然，相应的，也会有各种客户端： sql文本，可以用thriftserver/spark-sql 编码，Dataframe/dataset...Dataset是在spark1.6引入的，目的是提供像RDD一样的强类型、使用强大的lambda函数，同时使用spark sql的优化执行引擎。...可以使用 bin/spark-sql –help 查看配置参数。...Hive 表 spark 1.6及以前的版本使用hive表需要hivecontext。 Spark2开始只需要创建sparksession增加enableHiveSupport()即可。
Spark SQL 在 Hive 兼容层面仅依赖 HQL parser、Hive Metastore 和 Hive SerDe。...当然，相应的，也会有各种客户端： sql 文本，可以用 thriftserver/spark-sql； 编码，Dataframe/dataset/sql。...Dataset 是在 spark1.6 引入的，目的是提供像 RDD 一样的强类型、使用强大的 lambda 函数，同时使用 Spark SQL 的优化执行引擎。...Spark SQL 自身的语法，同时也兼容 HSQL。...spark = SparkSession.builder() .config(sparkConf) .enableHiveSupport().getOrCreate() 使用 val df =spark.read.json
弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来； 分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中...RDD的另一个关键特性是不可变，也即是在实例化出来导入数据后，就无法更新了。...#创建一个SparkSession对象，方便下面使用 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\...惰性求值 在处理Spark程序时，Spark使用惰性求值（lazy evaluation），也叫做惰性执行（lazy execution)。...这是因为每个语句仅仅解析了语法和引用对象， 在请求了行动操作之后，Spark会创建出DAG图以及逻辑执行计划和物理执行计划，接下来驱动器进程就跨执行器协调并管理计划的执行。
Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQ L编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。 ...若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。...即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。...Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse ? 然而在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive 二....2.2 启动 spark-sql 在spark-shell执行 hive 方面的查询比较麻烦.spark.sql("").show Spark 专门给我们提供了书写 HiveQL 的工具: spark-sql
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...本文是Spark的配置过程。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。...也可以使用下面的语句，以验证端口的方式来确认服务是否启动： # lsof -i:9083 COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
即使 SparkRDD 相对于 MapReduce 提高很大的便利性，但在使用上仍然有许多问题。...SQLContext.sql 即可执行 Hive 中的表，也可执行内部注册的表； 在需要执行 Hive 表时，只需要在 SparkSession.Builder 中开启 Hive 支持即可（enableHiveSupport...总结 这是一个开发框架，不是一个成熟的产品，也不是一种架构。他只是基于 SparkSQL 整合了大多数的外部系统，能通过 XML 的模板配置完成数据开发。...整个过程基本无须程序开发，除非当前的 SQL 函数无法满足使用的情况下，需要自行开发一下特定的 UDF。...问3：你们产品是软件开发平台，spark和你们开发平台啥关系？ 答：普元针对部分成熟场景提供了一些开发平台和工具，也在参与了一些大数据项目建设。
在 使用Spark读取Hive中的数据 中，我们演示了如何使用python编写脚本，提交到spark，读取并输出了Hive中的数据。...环境准备 1.1 Hive建表并填充测试数据 本文假设你已经安装、配置好了HDFS、Hive和Spark，在Hive中创建了数据仓库Eshop，在其下创建了OrderInfo表，基于Retailer和Year...编写python脚本 在向Spark提交任务作业时，可以采用三种语言的脚本，Scala、Java和Python，因为Python相对而言比较轻量（脚本语言），比较好学，因此我选择了使用Python。...大多数情况下，使用哪种语言并没有区别，但在Spark SQL中，Python不支持DataSet，仅支持DataFrame，而Java和Scala则两种类型都支持。...当作业执行完成后，这个页面也就无法访问了。
向hive数据仓库写入数据必须指定数据库，hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table .....")...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...).enableHiveSupport().getOrCreate() val sc: SparkContext=session.sparkContext session.sql("use bi_work...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
在生产环境中, 使用shell脚本完成一次etl操作 1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里...= SparkSession.builder.appName("程序名" % statdate分区日期) .enableHiveSupport() .getOrCreate() 初始化...etl) 可以进行测试打印 for record in etlLogRDD.collect(): print(record) 将rdd 转为df sampleDF = spark.sql...() etlLogDF.show() exit() 创建临时表 etl.LogDF.createOrReplaceTmpView("etl_log") 写入分区表 spark.sql("alter table...dept drop if exist partition(statdate='%s')" ) % statdate) spark.sql("insert overwrite table dept partition
前言 受spark sql在喜马拉雅的使用之xql 这篇文章影响，我发现类似下面这种语法是极好的： //加载mysql表 load jdbc....todd/csv_test` as csv_input; //处理文件 select * from csv_input limit 10 as csv_input_result; //再次保存结果，并且设置分区字段...而且和Spark SQL Server 结合，会显得更有优势，不用每次启动向Yarn申请资源。所以这里也仿照了一套。...9003 \ -streaming.spark.service true \ -streaming.thrift true \ -streaming.enableHiveSupport true...之后用/run/sql来查看结果 curl --request POST \ --url http://127.0.0.1:9003/run/sql \ --data 'sql=select *
和Hive对应的路径下，再修改几个配置 Spark Hudi支持Spark程序读写Hudi表，同时也支持Spark SQL insert/update/delete/merge等 包名：hudi-spark-bundle...update/delete等语句，只能使用Spark SQL，另外Hive可以增量查询。...关于如何使用Hudi Spark SQL和Hive的增量查询，这里不展开描述，以后会单独写 配置项说明 这里只说明几个比较重要的配置，其他相关的配置可以看官网和源码 RECORDKEY_FIELD：默认情况...使用，在0.9.0版本，Spark SQL获取Hudi的主键字段是根据Hive表里这里的'primaryKey'获取的，如果没有这个属性，那么Spark SQL认为该表不是主键表，则不能进行update...()(本地验证时，注释掉这个配置)，当在服务器上运行时，则可以成功同步到Hive表，可以自己试试，用saveAsTable的好处是，很多配置比如同步Hive都在Hudi Spark SQL的源码里配置了
这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 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。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...合并模式 与 ProtocolBuffer，Avro 和 Thrift 类似，Parquet 也支持模式演进。用户可以从简单的模式开始，之后根据需要逐步增加列。...注意，Spark SQL CLI 无法和 JDBC thrift server，执行下面命令启动 Spark SQL CLI： .
=你的spark路径 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin 添加结束后推出编辑配置文件，使用如下的命令使配置生效： source ~/.bash_profile 验证安装情况.../stop-all.sh 3、使用IDEA创建Project 安装好了Spark，咱们先用IDEA测试一下。 打开IDEA之后，新建一个project： ? 选择scala工程： ?...) .appName("Spark SQL basic example") // .enableHiveSupport() .config("spark.some.config.option....builder() .appName("Spark SQL basic example") .enableHiveSupport() .config(...虽然折腾了一天，不过终于配置成功了！下一篇咱们先来讲讲数据的导入，主要是spark sql如何创建dataframe，期待一下吧！ ? 专注于数据科学领域的知识分享 欢迎在文章下方留言与交流
=你的spark路径 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin 添加结束后推出编辑配置文件，使用如下的命令使配置生效： source ~/.bash_profile 验证安装情况.../stop-all.sh 3、使用IDEA创建Project 安装好了Spark，咱们先用IDEA测试一下。 打开IDEA之后，新建一个project： ? 选择scala工程： ?...测试一下sparkSession能否创建成功（spark2.x统一使用SparkSession），编写如下代码 import org.apache.spark.sql.SparkSession object...) .appName("Spark SQL basic example") // .enableHiveSupport() .config("spark.some.config.option....builder() .appName("Spark SQL basic example") .enableHiveSupport() .config(
即Spark仅“白嫖”Hive的Metastore，拿到数据集的元信息后，Spark SQL自行加载数据、处理： 在第一种集成方式下，通过sql API，可直接提交复杂SQL，也可以在创建DataFrame...在绝大多数的工业级生产系统中，不同的大数据组件往往是单独部署的，Hive与Spark也不例外。...而SQL查询在接入到Spark Thrift Server之后，它首先会交由Spark SQL优化引擎进行一系列的优化。...SQL查询在接入Spark Thrift Server之后的执行路径，与DataFrame在Spark中的执行路径是完全一致。...在客户端与服务端之间成功建立连接（Connections）之后，咱们就能在Beeline客户端使用SQL语句处理Hive表了。
环境准备 搭建好Hadoop、spark、hive、mysql等组件 mysql基础数据源，hive基本分层 Maven 配置文件 spark-shell运行，也可使用spark提交命令进行运行，这里展示使用spark-shell运行 需求 1、抽取ds_db库中order_master的增量数据进入Hive的ods...（分区字段格式为yyyyMMdd） 代码 import org.apache.spark.sql....运行模式为本地模式，使用所有可用的核心； // TODO 设置Spark SQL的存储分配策略为LEGACY模式；设置应用程序的名称为"Input"；用于与Spark进行交互启用对Hive的支持...() } } 执行 打开spark-shell，输入:paste 然后直接粘贴代码，之后按住快捷键Ctrl + D 执行AddExtract.main(Array.empty[String]) 结果
2、将RDD写入HDFS 先创建一个SparkSession： val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic...example") .enableHiveSupport() .getOrCreate() spark.sparkContext.setLogLevel("WARN"...可以看到RDD在HDFS上是分块存储的，由于我们只有一个分区，所以只有part-0000。...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...然后有了path之后，就可以使用scala的I／O进行读取： val source = Source.fromFile(path) val lineIterator = source.getLines
2.2 文件管理 Hudi表存在在DFS系统的 base path（用户写入Hudi时自定义） 目录下，在该目录下被分成不同的分区。...import org.apache.spark.sql....{DataFrame, Row, SaveMode} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.types.....config("spark.sql.shuffle.partitions", 9) .enableHiveSupport() .getOrCreate() // 添加监听器...不存在更新操作时，尽可能使用cow表。 ?
如何使用Spark实现topN的获取（描述思路或使用伪代码） 15. 京东：调优之前与调优之后性能的详细对比（例如调整map个数，map个数之前多少、之后多少，有什么提升） 1....例如，当多个任务需要使用同一个配置文件、字典、映射表或机器学习模型时，可以使用广播变量将这些数据集共享给所有任务，避免每个任务都进行独立加载和存储。...Task（任务）：Spark任务是被送到某个Executor上的作业中的最小执行单元，代表在一个执行器上对数据的操作。每个阶段都被划分为多个任务，每个任务处理RDD的一个分区。...然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。...所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。 二、基于Direct的方式 这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。
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