排查过程：在EMR集群上按小时跑的spark sql 任务有时会失败，在driver端的日志中可以看到报错： org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException...图片查看错误栈对应的代码 org.apache.spark.sql.execution.exchange.BroadcastExchangeExec....org.apache.spark.sql.execution.exchange.BroadcastExchangeExec....$anonfun$relationFuture$1(BroadcastExchangeExec.scala:169)at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution.../spark/blob/branch-3.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/exchange/BroadcastExchangeExec.scala
Java版本： import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction; import org.apache.spark.sql.Dataset; import...org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.Encoder; import org.apache.spark.sql.Encoders;...; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row...; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import
Spark SQL 它是一个用于结构化数据处理的Spark模块，它允许你编写更少的代码来完成任务，并且在底层，它可以智能地执行优化。SparkSQL模块由两个主要部分组成。...Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...Spark SQL模块可以轻松读取数据并从以下任何格式写入数据; CSV，XML和JSON以及二进制数据的常见格式是Avro，Parquet和ORC。...) val dataframe = spark.createDataFrame(rdd).toDF("key", "sqaure") dataframe.show() //Output: +---+--...原文标题《Understanding Spark SQL, DataFrames, and Datasets》 作者：Teena Vashist 译者：lemon 不代表云加社区观点，更多详情请查看原文链接
最近测试环境基于shc[https://github.com/hortonworks-spark/shc]的hbase-connector总是异常连接不到zookeeper，看下报错日志： 18/06/...(ClientCnxnSocketNIO.java:361) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$SendThread.run(ClientCnxn.java:...(ClientCnxnSocketNIO.java:361) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$SendThread.run(ClientCnxn.java:...(ClientCnxnSocketNIO.java:361) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$SendThread.run(ClientCnxn.java:...(ClientCnxnSocketNIO.java:361) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$SendThread.run(ClientCnxn.java:
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...对于SQL用户，Spark SQL提供了最先进的SQL性能并保持与Shark / Hive的兼容性。...有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。...Hiveon Spark项目（HIVE-7292） 虽然Spark SQL正在成为SQL on Spark的标准，但我们意识到许多组织已经在Hive上进行了投资。...总之，我们坚信Spark SQL不仅是SQL的未来，而且还是在Spark上的结构化数据处理的未来。我们会努力工作，将在接下来的几个版本中为您带来更多体验。
2.x之后统一的 package com.javaedge.bigdata.chapter04 import org.apache.spark.sql....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql....具体来说，这行代码使用了SparkSession对象中的implicits属性，该属性返回了一个类型为org.apache.spark.sql.SQLImplicits的实例。..._会导致编译错误或者运行时异常。因为在进行DataFrame和Dataset的操作时，需要使用到一些隐式转换函数。如果没有导入spark.implicits...._，则需要手动导入org.apache.spark.sql.Row以及org.apache.spark.sql.functions._等包，并通过调用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。
开始 起始点：SparkSession SparkSession 类是到 Spark SQL 所有功能的入口点，只需调用 SparkSession.builder() 即可创建： import org.apache.spark.sql.SparkSession...import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder import org.apache.spark.sql.Encoder...Row 的结构创建对应的 StructType 模式 通过 SparkSession 提供的 createDataFrame 来把第2步创建的模式应用到第一步转换得到的 Row RDD import org.apache.spark.sql.types...import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession case class Record(key: Int,...支持及不支持的 Hive 特性以及具体的数据类型请移步： https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#compatibility-with-apache-hive
在spark开发过程中，一直想在程序中进行master的开发，如下代码： val conf = new SparkConf().setMaster("spark://hostname:7077").setAppName...("Spark Pi") 但是直接进行此项操作，老是碰到org.apache.spark.serializer.JavaDeserializationStream错误，找了很多资料，有各种各样的解决办法...于是终于费劲地找到原因如下: 报错的意思应该是没有将jar包提交到spark的worker上面 导致运行的worker找不到被调用的类，才会报上述错误，因此设置个JAR，果然搞定。 ...val conf = new SparkConf().setMaster("spark://ubuntu-bigdata-5:7077").setAppName("Spark Pi") .setJars
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 创建一个包含1列10行的DataFrame....在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数. 下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目. 我们已经实现了Karp等人提出的单通道算法....如果你不能等待, 你也可以自己从1.4版本分支中构建Spark: https://github.com/apache/spark/tree/branch-1.4 通过与Spark MLlib更好的集成,
摘要 社区小伙伴一直期待的Hudi整合Spark SQL的[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)正在积极Review中并已经快接近尾声...，Hudi集成Spark SQL预计会在下个版本正式发布，在集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。...环境准备 首先需要将[HUDI-1659](https://github.com/apache/hudi/pull/2645)拉取到本地打包，生成SPARK_BUNDLE_JAR(hudi-spark-bundle..._2.11-0.9.0-SNAPSHOT.jar)包 2.1 启动spark-sql 在配置完spark环境后可通过如下命令启动spark-sql spark-sql --jars $PATH_TO_SPARK_BUNDLE_JAR...--conf 'spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer' --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction import org.apache.spark.sql.types...._ import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession object MyAverage extends...import org.apache.spark.sql.Encoder import org.apache.spark.sql.Encoders import org.apache.spark.sql.SparkSession...当使用 DSL 内部的函数时（现在使用 DataFrame API 来替换）, 用户习惯导入 org.apache.spark.sql.catalyst.dsl....相反，应该使用公共的 dataframe 函数 API: import org.apache.spark.sql.functions._.
val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...支持两种不同方法将现有RDD转换为DataFrame： 1 反射推断 包含特定对象类型的 RDD 的schema。...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...: DataFrame = peopleRDD // 1....val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show()
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，主要四个特性： 官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html...scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json") empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...package cn.itcast.spark.convert import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql....org.apache.spark.sql.types....package cn.itcast.spark.todf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.
恭喜老铁，跟我遇到了一样的问题，接下来是解决方法： 遇到的问题： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: `traintext...`train` at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala...:67) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.foreachUp(TreeNode.scala:128) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...:67) at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer.checkAnalysis(Analyzer.scala:57) at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.assertAnalyzed...(QueryExecution.scala:48) at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:63) at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql
中关键词函数，比如select） 编写SQL语句 注册DataFrame为临时视图 编写SQL语句，类似Hive中SQL语句 使用函数： org.apache.spark.sql.functions...scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json") empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame...package cn.itcast.spark.convert import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql....org.apache.spark.sql.types....package cn.itcast.spark.todf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.
版本 sharedState函数 public org.apache.spark.sql.internal.SharedState sharedState() 通过sessions共享状态，包括SparkContext...这是内部spark，接口稳定性没有保证 sessionState函数 public org.apache.spark.sql.internal.SessionState sessionState()...import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.types._ val sparkSession = new org.apache.spark.sql.SparkSession...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...sql函数 public Dataset sql(String sqlText) 使用spark执行sql查询，作为DataFrame返回结果。
通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表，在Spark SQL中表被定义DataFrame，它由两部分组成：表结构的Schema和数据集合RDD，下图说明了DataFrame的组成。 ...在Spark SQL中创建DataFrame。...在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。（1）定义员工表的结构Schema。...（1）导入需要的类型.scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row（2）定义表结构。...DataFrame，这些文件位于Spark安装目录下的/examples/src/main/resources中。
（https://spark.apache.org/docs/1.3.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package） Java（https://...spark.apache.org/docs/1.3.0/api/java/index.html?...org/apache/spark/sql/api/java/package-summary.html） Python（https://spark.apache.org/docs/1.3.0/api/python...val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 此外，Spark SQL中的HiveContext可以提供SQLContext所提供功能的超集...SQL数据类型和Row import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.types._; // 用模式字符串生成模式对象 val
/ slaves 五 ：编写脚本 一 ：基础环境配置 本部分具体步骤可以参考Hadoop集群搭建中的前半部分关于Linux环境搭建以及系统环境配置 二 ：安装包下载 下载链接 ：http://spark.apache.org...thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/ FSDataInputStream 解决方式 ： 1 ：将master...instantiating ‘org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState’: Caused by: java.lang.RuntimeException: java.net.ConnectException...connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org...>:14: error: not found: value spark import spark.sql ^ 解决思路： 1：定位问题，第一段提示初始化hivesessinstate异常 2：从hadoop01
src/main/resources/employees.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, salary: bigint...src/main/resources/employees.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, salary: bigint...通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("select * from global_temp.people") res31: org.apache.spark.sql.DataFrame...org.apache.spark.sql.types....] scala> val rdd = df.rdd rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD
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