使用反射推导schema Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema。...org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.Encoder; import org.apache.spark.sql.Encoders;...person.setName(parts[0]); person.setAge(Integer.parseInt(parts[1].trim())); return person; }); // 在...使用编程方式指定Schema 当 JavaBean 类不能提前定义时（例如，记录的结构以字符串编码，或者解析文本数据集，不同用户字段映射方式不同），可以通过编程方式创建 DataSet，有如下三个步骤：...从原始 RDD(例如，JavaRDD)创建 Rows 的 RDD(JavaRDD); 创建由 StructType 表示的 schema，与步骤1中创建的 RDD 中的 Rows 结构相匹配。
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。...与DataFrame类似，DataSet中的数据被映射到定义的架构中。它更多的是关于类型安全和面向对象的。 DataFrame和DataSet之间有几个重要的区别。...这意味着，如果数据集被缓存在内存中，则内存使用量将减少，以及SPark在混洗过程中需要通过网络传输的字节数减少。
() } } 1.x的Spark SQL编程入口点 SQLContext HiveContext Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...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....例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits....因此，为了简化编码，通常会在Scala中使用Spark SQL时导入spark.implicits._，从而获得更加简洁易读的代码。
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。...DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...在 Scala API 中，DataFrame 只是 Dataset[Row] 的别名。在 Java API 中，类型为 Dataset。...在本文剩余篇幅中，会经常使用 DataFrame 来代指 Scala/Java 元素为 Row 的 Dataset。...如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。
） 编写DSL，调用DataFrame API（类似RDD中函数，比如flatMap和类似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...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...) // 应用结束，关闭资源 spark.stop() } } 10-[了解]-SparkSQL中数据处理方式 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
val spark = SparkSession.builder() .master("local").appName("DatasetApp") .getOrCreate() Spark SQL...] = spark.sparkContext.textFile(projectRootPath + "/data/people.txt") // RDD转换为DataFrame的过程 val peopleDF...2.0 适用场景 虽该法更冗长，但它允许运行时构造 Dataset，当列及其类型直到运行时才知道时很有用。...// 这里假设schema中的第一个字段为String类型，第二个字段为Int类型 .map(x => Row(x(0), x(1).trim.toInt)) 2.2 step2 // 描述DataFrame...val peopleDF: DataFrame = spark.createDataFrame(peopleRowRDD, struct) peopleDF.show()
不过，雪球数据团队在测试和切换过程中，遇到一些问题，其中大部分都是兼容性问题，下面进行逐一介绍： Spark SQL无法递归子目录以及无法读写自己的问题 当Hive表数据存放在多级子目录时，Tez、MR...Spark SQL在执行ORC和Parquet格式的文件解析时，默认使用Spark内置的解析器（Spark内置解析器效率更高），这些内置解析器不支持递归子目录的两项参数，并且也没有其它参数支持这一效果。...Hive ORC解析的一些问题 在1 问题的解决方案中，我们选择统一使用Hive的ORC解析器，这将带来以下问题: Hive的ORC在读取某些Hive表时，会出现数组越界异常或空指针异常。...在 Spark SQL 3.2.1 中，结果同样为false。...对语义的精准度要求更高 例如关联语法不同: select a from t1 join t2 group by t1.a 在Spark SQL中需要写成 select t1.a from t1 join
>> 问题1 使用SparkSQL（2.4版本）往存储格式为parquet的Hive分区表中存储NullType类型的数据时报错： org.apache.spark.sql.AnalysisException...问题现象 在利用Spark和Kafka处理数据时，同时在maven pom中引入Spark和Kafka的相关依赖。...但是当利用SparkSQL处理数据生成的DataSet/DataFrame进行collect或者show等操作时，抛出以下异常信息： in stage 3.0 (TID 403, localhost,... >> 问题3 通过SparkSQL，对两个存在map类型字段的Hive表进行union操作，报如下错误： org.apache.spark.sql.AnalysisException..., str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select 2 id, map("k1","v1","k2","v2") map 2）报错信息 org.apache.spark.sql.AnalysisException
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...05-[掌握]-DataFrame是什么及案例演示 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...) // 应用结束，关闭资源 spark.stop() } } 10-[了解]-SparkSQL中数据处理方式 在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或...原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。...在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值 好消息：在Spark3.0开始，不用关心参数值，程序自动依据Shuffle时数据量，合理设置分区数目。
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...:67) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode.foreachUp(TreeNode.scala:128) at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.TreeNode...(QueryExecution.scala:48) at org.apache.spark.sql.Dataset$.ofRows(Dataset.scala:63) at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql...去集群服务器上：find -name hive-site.xml 找到之后拷贝到项目的资源文件下面就可以了，打包的时候在项目的根目录下，会自动加载jar根目录下的hive-site.xml 为什么要添加...:spark要查找hive中的数据，需要这个配置文件，里面是hive的一些信息。
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....", "some-value") val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 而在 Spark 2.0 中，通过 SparkSession...例如，在下面这段代码中，我们将读取一个邮政编码的 JSON 文件，该文件返回一个 DataFrame，Rows的集合。...在下面的代码示例中，我们创建了一个表，并在其上运行 SQL 查询。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。
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。...样本类类似于常规类，带有一个case 修饰符的类，在构建不可变类时，样本类非常有用，特别是在并发性和数据传输对象的上下文中。在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。...（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。
0 相关源码 sparksql-train 1 概述 Spark SQL通过DataFrame接口支持对多种数据源进行操作。 DataFrame可使用关系型变换进行操作，也可用于创建临时视图。...将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。 本节介绍使用Spark数据源加载和保存数据的一般方法，并进一步介绍可用于内置数据源的特定选项。...split(",") (splits(0).trim, splits(1).trim) }) 编译无问题，运行时报错： Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException...split(",") splits(0).trim }) result.write.text("out") 继续报错： Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException...第二次也会报错输出目录已存在 这关系到 Spark 中的 mode SaveMode Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode
-jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下，执行 标准的加载方法 : val path = "file:/...2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/users.parquet" ) SELECT * FROM parquetTable 2.操作hive表数据 在spark-shell...("emp_1") 报错： org.apache.spark.sql.AnalysisException: Attribute name "count(1)" contains invalid character...Please use alias to rename it.; 需要加上别名才能存储到hive表中 spark.sql("select deptno, count(1) as mount from...，所以，不同的数据源可以通过DataFrame的select，join方法来处理显示。
SparkSession 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...从2.0开始, 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...使用 DataFrame 进行编程 Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. ...注意： 临时视图只能在当前 Session 有效, 在新的 Session 中无效. 可以创建全局视图. 访问全局视图需要全路径:如global_temp.xxx 4....从 RDD 到 DataFrame 涉及到RDD, DataFrame, DataSet之间的操作时, 需要导入:import spark.implicits._ 这里的spark不是包名, 而是表示
里并被外部使用： package org.apache.spark.sql.execution.streaming.newfile import org.apache.spark.sql....{AnalysisException, SQLContext} import org.apache.spark.sql.execution.datasources.parquet.ParquetFileFormat...import org.apache.spark.sql.execution.streaming....Sink import org.apache.spark.sql.sources.StreamSinkProvider import org.apache.spark.sql.streaming.OutputMode...额外的问题 在spark 2.2.0 之后，对meta文件合并，Spark做了些调整，如果合并过程中，发现之前的某个checkpoint点 文件会抛出异常。在spark 2.2.0则不存在这个问题。
问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...明白了这个，我们在继续往下看。 合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...如果想合并schema需要设置mergeSchema 为true，当然还有另外一种方式是设置spark.sql.parquet.mergeSchema为true。...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换 当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet
我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。...Spark Datasets 是 DataFrame API 的扩展，提供了一个类型安全的，面向对象的编程接口。...Spark 1.6 首次提出了 Datasets，我们期望在未来的版本中改进它们。 1. 使用Datasets Datasets 是一种强类型，不可变的可以映射到关系性 schema 的对象集合。...由于 Spark 了解 Datasets 中数据的结构，因此可以在缓存 Datasets 时在内存中创建更优化的布局。...University(numStudents: Byte) val schools = sqlContext.read.json("/schools.json").as[University] org.apache.spark.sql.AnalysisException
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。...（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...直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive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最后借助es-hadoop框架，将每组数据直接批量插入到es里面，注意此种方式对内存依赖比较大，因为最终需要将数据拉回
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...作用就是，将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...方法干了什么稍后分析 另一种时机如下： JobGenerator在完成 checkpoint 时，会给自身发送一个 ClearCheckpointData 消息 JobGenerator在收到 ClearCheckpointData...设置为 true）会影响 ReceiverSupervisor 在存储 block 时的行为： 不启用 WAL：你设置的StorageLevel是什么，就怎么存储。
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