问题导读 1.dataframe如何保存格式为parquet的文件？ 2.在读取csv文件中，如何设置第一行为字段名？ 3.dataframe保存为表如何指定buckete数目？...作为一个开发人员，我们学习spark sql，最终的目标通过spark sql完成我们想做的事情，那么我们该如何实现。这里根据官网，给出代码样例，并且对代码做一些诠释和说明。...) runJsonDatasetExample(spark) runJdbcDatasetExample(spark) 上面其实去入口里面实现的功能，是直接调用的函数 [Scala] 纯文本查看...val usersDF = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") 用来读取数据。...peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet") 用来指定name和age字段保存格式为
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。...").write.save("namesAndFavColors.parquet") 手动指定格式 也可以手动指定加载数据的格式以及要保存的数据的格式 val peopleDF = spark.read.format...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。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性...200 执行 join 和聚合操作时，shuffle 操作的分区数 分布式 SQL 引擎 使用 JDBC/ODBC 或命令行接口，Spark SQL 还可以作为一个分布式查询引擎。
过程： 使用pickle模块读取.plk文件； 将读取到的内容转为RDD； 将RDD转为DataFrame之后存储到Hive仓库中； 1、使用pickle保存和读取pickle文件 import...pickle data = "" path = "xxx.plj" #保存为pickle pickle.dump(data,open(path,'wb')) #读取pickle data2 = pickle.load...(open(path,'rb')) 使用python3读取python2保存的pickle文件时，会报错： UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode...python2读取python3保存的pickle文件时，会报错： unsupported pickle protocol:3 解决方法： import pickle path = "xxx.plk"...("hive").mode("overwrite").saveAsTable('default.write_test') 以下是通过rdd创建dataframe的几种方法： （1）通过键值对 d = [
Save Modes （保存模式） Save operations （保存操作）可以选择使用 SaveMode , 它指定如何处理现有数据如果存在的话....在使用 Dataset API 时, partitioning 可以同时与 save 和 saveAsTable 一起使用....表时, Spark SQL 将尝试使用自己的 Parquet support （Parquet 支持）, 而不是 Hive SerDe 来获得更好的性能....默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...您需要使用大写字母来引用 Spark SQL 中的这些名称。 性能调优 对于某些工作负载，可以通过缓存内存中的数据或打开一些实验选项来提高性能。
目前使用的是伪分布式模式，hadoop，spark都已经配置好了。 数据仓库采用的是hive，hive的metastore存储在mysql中。...现在的主要目的是想把spark和hive结合起来，也就是用spark读取hive中的数据。 所以就用到了sparksql。...sparksql的配置有点麻烦，需要将spark的源码编译获取assembly包，另外还需要mysql-connector的驱动包，另外再将hive-site.xml放到conf文件夹中就可以了。...同时df还可以转换成表接着使用sql的语句进行查询操作。...暂时保存，重启核后消失 DataFrame.saveAsTable("people3") #将df直接保存到hive的metastore中，通过hive可以查询到 #df格式的数据registerTempTable
最重要的是，它减少了开发人员在与 Spark 进行交互时必须了解和构造概念的数量。 在这篇文章中我们将探讨 Spark 2.0 中的 SparkSession 的功能。 1....快速生成 DataSets 的一种方法是使用 spark.range 方法。在学习如何操作 DataSets API 时，这种方法非常有用。...我可以读取 JSON 或 CVS 或 TXT 文件，或者我可以读取 parquet 表。...1.7 使用SparkSession保存和读取Hive表 接下来，我们将创建一个 Hive 表，并使用 SparkSession 对象对其进行查询，就像使用 HiveContext 一样。...") //save as a hive table spark.table("zips_table").write.saveAsTable("zips_hive_table") //make a similar
4、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。 .....show hc.sql("user default").show hc.sql("select count(*) from jizhan").show 可以发现性能明显提升！！！...注意： 如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误： ?...找不到HDFS集群路径，要在客户端机器conf/spark-env.sh中设置HDFS的路径： export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 三、读取...Hive中的数据加载成DataFrame 1、HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。
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。...Spark SQL还允许将数据保存到Hive表中。...调用DataFrame的saveAsTable命令，即可将DataFrame中的数据保存到Hive表中。...当Managed Table被删除时，表中的数据也会一并被物理删除。 registerTempTable只是注册一个临时的表，只要Spark Application重启或者停止了，那么表就没了。...而saveAsTable创建的是物化的表，无论Spark Application重启或者停止，表都会一直存在。
PR：https://github.com/apache/hudi/pull/3364 读Hudi Spark 读取如上述代码示例： spark.read.format("hudi").load(tablePath1.../2021/11/30/hudiPreCombineField2/ upsert时，预合并是必须的，如果我们的表里没有预合并字段，或者不想使用预合并,不设置的话是会抛异常的，因为默认去找ts字段，找不到则跑异常...所以，这里设置为true HIVE_CREATE_MANAGED_TABLE: 同步Hive建表时是否为内部表，默认为false,使用saveAsTable（实际调用的Hudi Spark SQL CTAS.../hudi/pull/3644,这个PR是在Java客户端支持这个参数的，Spark客户端本身（在这之前）就支持这个参数 saveAsTable 利用saveAsTable写Hudi并同步Hive，实际最终调用的是...,默认insert，这里展示怎么配置参数使用bulk_insert,并且不使用预合并，这对于转化没有重复数据的历史表时很有用。
最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。...Apache Spark 使用最先进的 DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎，实现了批处理和流数据的高性能。...各种环境都可以运行，Spark 在 Hadoop、Apache Mesos、Kubernetes、单机或云主机中运行。它可以访问不同的数据源。...您可以使用它的独立集群模式在 EC2、Hadoop YARN、Mesos 或 Kubernetes 上运行 Spark。...所以，如果面对大规模数据还是需要我们使用原生的API来编写程序（Java或者Scala）。但是对于中小规模的，比如TB数据量以下的，直接使用PySpark来开发还是很爽的。 8.
一、简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。...() 七、Text Text 文件在读写性能方面并没有任何优势，且不能表达明确的数据结构，所以其使用的比较少，读写操作如下： 7.1 读取Text数据 spark.read.textFile("/usr...这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。...8.2 并行写 写入的文件或数据的数量取决于写入数据时 DataFrame 拥有的分区数量。默认情况下，每个数据分区写一个文件。...8.3 分桶写入 分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列，目前分桶写入只支持保存为表，实际上这就是 Hive 的分桶表。
3.1 一般Load/Save方法 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。...3.1.3 持久化到表（Saving to Persistent Tables） 当使用HiveContext时，可以通过saveAsTable方法将DataFrames存储到表中。...然后Spark SQL在执行查询任务时，只需扫描必需的列，从而以减少扫描数据量、提高性能。通过缓存数据，Spark SQL还可以自动调节压缩，从而达到最小化内存使用率和降低GC压力的目的。...终端用户或应用不需要编写额外的代码，可以直接使用Spark SQL执行SQL查询。...7.2 NaN 语义 当处理float或double类型时，如果类型不符合标准的浮点语义，则使用专门的处理方式NaN。
它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。...Parquet格式是Spark SQL的默认数据源，可通过spark.sql.sources.default配置 2.通用的Load/Save函数 *读取Parquet文件...*保存的时候，覆盖原来的文件 usersDF.select($"name").write.mode("overwrite").save("/root/result/parquet1") ...*将结果保存为表 usersDF.select($"name").write.saveAsTable("table1") 3.Parquet文件 ...*Spark SQL提供支持对于Parquet文件的读写，也就是自动保存原始数据的schema 读取json文件 val empJson
2 问题诊断分析 报找不到cdh01.fayson.com主机，Fayson在之前对集群做过几次变更： 集群启用HA前，SparkStreaming作业使用saveAsTable在Hive中保存了ods_user...），Spark在读取和写入Hive Metastore Parquet表时，会尝试使用自己的Parquet支持而不是使用Hive SerDe，从而获取更好的性能。...那如果修改了Hive表的属性或其它外部变更（如：修改NameNode节点hostname，NameNode节点迁移等）均会导致Spark缓存的配置失效，因此这时需要手动的刷新表，以确保元数据信息一致。...4 总结 1.Spark在读取和写入Hive Metastore Parquet表时，会尝试使用自己的Parquet支持而不是使用Hive SerDe，从而获取更好的性能。...2.特别要注意集群在未启用HA时使用Spark生成的Hive表，在集群启用HA后可能会到Spark无法访问该表，需要修改SERDEPROPERTIES中path属性。
//home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val userDF = spark.read.format("parquet").load(path)...//选择性的显示两列 userDF.select("name","favorite_color").write.format("json").save("file:///home/hadoop/tmp/...image.png 比如，下面这样，使用load方法处理一个parquet文件，不指定文件形式： val userDF = spark.read.load("file:///home/hadoop...by empno").filter("empno is not null").write.saveAsTable("emp_1") //按照empno分组且过滤掉null的行，然后存储到hive表里...然而，执行下面的语句时， spark.sql("select empno,count(1) from emp group by empno").filter("empno is not null").write.saveAsTable
要提升读取数据的性能，可以指定通过结果集（ResultSet）对象的setFetchSize()方法指定每次抓取的记录数（典型的空间换时间策略）；要提升更新数据的性能可以使用PreparedStatement
数据准备 我们定义了一些测试数据，方便验证函数的有效性；同时对于大多数初学者来说，明白函数的输入是什么，输出是什么，才能更好的理解特征函数和使用特征： df = spark.createDataFrame...='dota_tmp.dota_features_tool_save_result', saveFormat="orc",saveMode="overwrite"): res.write.saveAsTable...当前，真正在搜索引擎等实际应用中广泛使用的是Tf-idf 模型。...[Spark实现的是Skip-gram模型] 该模型将每个词语映射到一个固定大小的向量。...word2vecmodel使用文档中每个词语的平均数来将文档转换为向量， 然后这个向量可以作为预测的特征，来计算文档相似度计算等等。
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。...").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet") 分区分桶保存到hive表 df.write .partitionBy("favorite_color...早起的版本使用的是SQLContext或者HiveContext，spark2以后，建议使用的是SparkSession。 1....thriftserver jdbc/odbc的实现类似于hive1.2.1的hiveserver2，可以使用spark的beeline命令来测试jdbc server。...通用的laod/save函数 可支持多种数据格式：json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text val peopleDF = spark.read.format
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。...").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet") 分区分桶保存到hive表 df.write .partitionBy("favorite_color...早起的版本使用的是 SQLContext 或者 HiveContext，spark2 以后，建议使用的是 SparkSession。...通用的 laod/save 函数 可支持多种数据格式：json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text val peopleDF = spark.read.format...Hive 表 spark 1.6 及以前的版本使用 hive 表需要 hivecontext。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
