1）灵活性高 相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参数，来动态的调整spark的计算行为，提供定制化。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...核心动作是使用hiveContext.sql(query)执行了hiveSQL，过滤出Hive表中year=2017/month=10/day=23分钟的数据，返回一个DataFrame对象。...然后将数据以SaveMode.Append的方式，写入了mysql中的accounts表。 SaveMode.Append方式，数据会追加，而不会覆盖。...如果想覆盖，还有一个常用的SaveMode.Overwrite。推荐这样一篇博客。 最终accounts中的数据有1000000条，百万。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....已经存在, 则预期 DataFrame 的内容将 overwritten （覆盖）现有数据....SaveMode.Ignore "ignore" Ignore mode （忽略模式）意味着当将 DataFrame 保存到 data source （数据源）时, 如果数据已经存在, 则保存操作预期不会保存...现在只有匹配规范的 partition 被覆盖。 请注意，这仍然与 Hive 表的行为不同，Hive 表仅覆盖与新插入数据重叠的分区。...SQL / DataFrame 函数的规范名称现在是小写（例如 sum vs SUM）。 JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。
DataFrames可以通过多种数据构造，例如：结构化的数据文件、hive中的表、外部数据库、Spark计算过程中生成的RDD等。...SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...仅元数据查询：对于可以通过仅使用元数据就能完成的查询，当前Spark SQL还是需要启动任务来计算结果。...数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示 查询结果为多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件
如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询...Spark SQL结构化数据 1、首先说一下Apache Hive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。...要把Spark SQL连接已有的hive上，需要提供Hive的配置文件。hive-site.xml文件复制到spark的conf文件夹下。...2、创建Hivecontext并查询数据 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext val hiveCtx = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...过程绑定是将SQL语句和数据库的数据字典(列,表,视图等）进行绑定，如果相关的Projection、Data Source等都存在，就表示这个SQL语句是可以执行的。
如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询...SparkSQL结构化数据 首先说一下ApacheHive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。...要把Spark SQL连接已有的hive上，需要提供Hive的配置文件。hive-site.xml文件复制到spark的conf文件夹下。...创建Hivecontext并查询数据 importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext valhiveCtx = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...过程绑定是将SQL语句和数据库的数据字典(列,表,视图等）进行绑定，如果相关的Projection、Data Source等都存在，就表示这个SQL语句是可以执行的。
通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点： 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的...SQL查询； 一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。...2.2 SQL 语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助。 视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。...") // 追加到文件(如文件存在则覆盖) df.write.mode("overwrite").json("output02") // 追加到文件(如文件存在则报错。...spark.sql("create table user(id int, name string)") 查看数据库 spark.sql("show tables").show 向表中插入数据 spark.sql
DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...DataFrame 数据追加到已存在的数据尾部 SaveMode.Overwrite "overwrite" 当保存一个DataFrame 数据至数据源时，如果该位置数据已经存在，则覆盖元数据（先删除元数据...在上面的例子中，如果用户传入路径 path/to/table/gender=male，则 gender 将不会成为一个分区列。...Spark SQL thrift server 可以与现有已安装的 Hive 兼容，不需要修改当前的 Hive Metastore 或表数据的存放位置。
SQLContext 用于处理在 SparkSQL 中动态注册的表，HiveContext 用于处理 Hive 中的表。...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...，Hive 表可不存在也可存在，sparksql 会根据 DataFrame 的数据类型自动创建表； savemode 默认为 overwrite 覆盖写入，当写入目标已存在时删除源表再写入；支持 append...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？...查询操作通过换库使用新库，这中操作一般适合数据量比较大，数据更新频率较低的情况。如果目标库是 HBase 或者其他 MPP 类基于列式的数据库，适当的可以更新。
欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...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...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
Hive的所有数据都存在HDFS中. (1)Table:每个表都对应在HDFS中的目录下，数据是经过序列化后存储在该目录中。...同时Hive也支持表中的数据存储在其他类型的文件系统中，如NFS或本地文件系统。...(2)Partition(分区):Hive中的分区类似于RDBMS中的索引，每个Partition都有一个对应的目录，查询的时候可以减少数据的规模。...(3)Bucket(桶):即使将数据分区后，每个分区的规模可能依旧会很大，可以根据关键字的Hash结果将数据分成多个Bucket,每个Bucket对应一个文件。...HiveMetastoreCatalog是Spark中对Hive Metastore访问的wrapper.HiveMetastoreCatalog通过调用相应的Hive API可以获得数据库中的表及表的分区
Hive 通过以下方式改变了表的创建： 创建符合 ACID 的表，这是 CDP 中的默认值 支持简单的写入和插入 写入多个分区 在单个 SELECT 语句中插入多个数据更新 无需分桶。...如果您有在 Hive 中创建表的 ETL 管道，则这些表将创建为 ACID。Hive 现在严格控制访问并定期对表执行压缩。从 Spark 和其他客户端访问托管 Hive 表的方式发生了变化。...如果旧的默认值被覆盖，则保留升级前的值；否则，使用新的默认值。...该默认位置是使用在 Hive 中配置的 hive.metastore.warehouse.dir 配置属性，但可以通过设置 CREATE DATABASE MANAGEDLOCATION 参数为数据库覆盖...CDH 到 CDP 升级后现有表的位置不会改变。将 CDH 升级到CDP 私有云基础会将 Hive 托管表转换为 Hive 3 中的外部表。
重大变化 Spark SQL INSERT INTO 行为 在 0.14.0 版本之前，Spark SQL 中通过 INSERT INTO 摄取的数据遵循 upsert 流程，其中多个版本的记录将合并为一个版本...用户可以根据自己的要求显式设置配置 hoodie.spark.sql.insert.into.operation 的值来灵活地覆盖此行为。...Inserts简化重复处理 如果操作类型配置为 Spark SQL INSERT INTO 流的插入，用户现在可以选择使用配置设置 hoodie.datasource.insert.dup.policy...此策略确定当正在摄取的传入记录已存在于存储中时采取的操作。此配置的可用值如下： • none：不采取任何特定操作，如果传入记录包含重复项，则允许 Hudi 表中存在重复项。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。
Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。...HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。...使用HiveContext，可以执行Hive的大部分功能，包括创建表、往表里导入数据以及用SQL语句查询表中的数据。查询出来的数据是一个Row数组。...// 第一个功能，使用HiveContext的sql()方法，可以执行Hive中能够执行的HiveQL语句 // 判断是否存在student_infos表，如果存在则删除 hiveContext.sql...("DROP TABLE IF EXISTS student_infos"); // 判断student_infos表是否不存在，如果不存在，则创建该表 hiveContext.sql("CREATE
提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...----spark sql 编程有两种方式声明式：SQL命令式：DSL声明式：SQL使用声明式，需要注册成表注册成表的四种方式createOrReplaceTempView：创建临时视图,如果视图已经存在则覆盖...[只能在当前sparksession中使用] 【重点】createTempView: 创建临时视图，如果视图已经存在则报错[只能在当前sparksession中使用]示例： 注册成表；viewName指定表名...[能够在多个sparksession中使用]createGlobalTempView： 创建全局视图，如果视图已经存在则报错[能够在多个sparksession中使用]注意：使用createOrReplaceGlobalTempView
（多个分区分到一个分区不会产生shuffle） coalesce coalesce常用来减少分区，第二个参数是减少分区的过程中是否产生shuffle。...– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。...Overwrite：覆盖 Append：追加 ErrorIfExists：如果存在就报错 Ignore：如果存在就忽略 java SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster...启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ....tables").show 注意: 如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误： ?
因此，如果需要访问Hive中的数据，需要使用HiveContext。 元数据管理：SQLContext不支持元数据管理，因此无法在内存中创建表和视图，只能直接读取数据源中的数据。...而HiveContext可以在内存中创建表和视图，并将其存储在Hive Metastore中。...如若访问Hive中数据或在内存中创建表和视图，推荐HiveContext；若只需访问常见数据源，使用SQLContext。...允许为 DataFrame 指定一个名称，并将其保存为一个临时表。该表只存在于当前 SparkSession 的上下文，不会在元数据存储中注册表，也不会在磁盘创建任何文件。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询
一个步骤对应有向无环图中的一个或多个RDD（其中对应多个RDD是在"流水线执行"中发生的） 在集群中调度并执行任务：步骤是按顺序处理的，任务则独立启动来计算RDD的一部分。...SQL与简单的查询示例 1 #初始化Spark SQL 2 #导入Spark SQL 3 from pyspark.sql import HiveContext,Row 4 #当不能引入Hive...读取和存储数据 Apache Hive 1 #使用Python从Hive中读取 2 from pyspark.sql import HiveContext 3 4 hiveCtx = HiveContext...Parquet数据查询 9 #这里把Parquet文件注册为Spark SQL的临时表来查询数据 10 #寻找熊猫爱好者 11 tbl = rows.registerTempTable("people...JSON数据 2 input= hiveCtx.jsonFile(inputFile) 使用BeeLine 创建、列举、查询Hive表 用户自定义函数（UDF） 1 #Python版本的字符串长度
必须删除并重新创建表以选择新的主键。创建表的时候，主键必须放在最前边。主键不能通过 update 更新，如果要修改主键就必须先删除行，然后重新插入。这种操作不是原子性的。...现有列的类型和是否允许为空，一旦设置后，是不可修改的。Decimal 类型的精度不可修改。也不允许通过更改表来更改 Decimal 列的精度和小数位数删除列不会立即回收空间。首先必须运行压缩。...表被创建后不支持修改分区字段，支持添加和删除 range 分区(意思分区表，分区字段需提前定义好，kudu 不会自动分)。已经存在的表不支持自动重新分区，只能创建新表时指定。...使用 Impala 进行更新，插入和删除是非事务性的。如果查询在部分途中失败，则其部分效果不会回滚。单个查询的最大并行度受限于 Table 中 Tablet 的数量。...无法使用 HiveContext 查询 Kudu 表。
merge into"可以使用一个查询结果数据来更新目标表的数据，其语法通过类似join关联方式，根据指定的匹配条件对匹配的行数据进行相应操作。"...、删除、新增数据这里我们计划将b表与a表匹配id，如果b表中tp字段是"delete"那么a表中对应的id数据删除，如果b表中tp字段是"update"，那么a表中对应的id数据其他字段进行更新，如果a...动态分区覆盖：动态覆盖会全量将原有数据覆盖，并将新插入的数据根据Iceberg表分区规则自动分区，类似Hive中的动态分区。...静态分区覆盖：静态覆盖需要在向Iceberg中插入数据时需要手动指定分区，如果当前Iceberg表存在这个分区，那么只有这个分区的数据会被覆盖，其他分区数据不受影响，如果Iceberg表不存在这个分区，...如果where条件匹配Iceberg表一个分区的数据，Iceberg仅会修改元数据，如果where条件匹配的表的单个行，则Iceberg会重写受影响行所在的数据文件。
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。...但是如果要像hive一样持久化文件与表的关系就要使用hive，当然可以不启动hive程序使用spark提供的HiveContext类即可。 ...1.将hive的hive-site.xml拷贝到放入$SPARK-HOME/conf目录下,里面配置的是Hive metastore元数据存放在数据库的位置，当然如果数据库不存在，我们可以定义一个数据库...sql语句了，只是要指定查询哪个库的哪张表。 ...因为元数据库中只是存放表对应数据在hdfs的地址，并没有存放表的数据信息,spark sql可以创建表，但是无法向表中添加数据比如insert语句。注意与把DF数据存储到数据库不是一个概念。
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