：Spark SQL和Hive on Spark。...（二）Spark SQL架构 Spark SQL架构如图所示，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据，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。...当无法提前获知数据结构时，就需要采用编程方式定义RDD模式。...，也就是把数据和模式对应起来 studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) #写入数据库 prop = {} prop['user'] = 'root
概述 官方地址 http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式...SQL查询引擎的作用。...DataFrame SparkSQL使用的数据抽象是DataFrame ,DataFrame让Spark具备了处理大数据结构化数据的能力，它不仅比原来的RDD转换方式更加简单易用，而且获得了更高的计算能力...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...image.png DataFrame创建 从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6的SQLContex以及HiveContext接口
Spark SQL作为Spark生态的一员诞生，不再受限于Hive，只是兼容Hive。...、 转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过； 都有partition的概念； 三者有许多共同的函数，如filter，排序等； DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型...3.2.3 Sql、dataframe、DataSet的类型安全 如果使用Spark SQL的查询语句，要直到运行时你才会发现有语法错误（这样做代价很大）。...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。
org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...val sqlQuery = Source.fromFile( dataSqlFile ).mkString val dataSqlFrame = SparkConfTrait.spark.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql
Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing） 代码案例 首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest...subscription.packtpub.com/book/big_data_and_business_intelligence/9781785889271/8/ch08lvl1sec58/the-spark-sql-architecture
一、 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。...如下： spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.2 FULL OUTER...JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...： spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 由于自然连接常常会产生不可预期的结果，所以并不推荐使用
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。如下面例子1 例子1Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...// Import Spark SQL import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext // Or if you can't have the hive dependencies...import org.apache.spark.sql.SQLContext; // Import the JavaSchemaRDD import org.apache.spark.sql.SchemaRDD
Spark学习之Spark SQL（8） 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL、 2....Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据。...2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID =org.apache.spark artifactID = spark-hive_2.10
15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...SQL的SQL的框架 ?...第2种方法：在Spark配置文件中指定Hadoop配置文件目录 （2）Spark SQL与Hive Metastore结合，直接使用spark.sql(“select … from table where...scala> spark.sql("show databases").show +------------+ |databaseName| +------------+ | default| |...test| +------------+ scala> spark.sql("show tables").show +--------+---------+-----------+
但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。...Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。...val sc: SparkContext // 已经存在的SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import...sqlContext._ Running SQL on RDDs Spark SQL支持的一种表的类型是Scala的case class，case class定义了表的类型，下面是例子： val sqlContext...Using Parquet val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ val people
Spark SQL基础 Hive Hive会将SQL语句转成MapReduce作业，本身不执行SQL语句。...基本上和Hive的解析过程、逻辑执行等相同 将mapreduce作业换成了Spark作业 将HiveQL解析换成了Spark上的RDD操作 存在的两个主要问题： spark是线程并行，mapreduce...是进程级并行 spark在兼容Hive的基础上存在线程安全性问题 Spark SQL 产生原因 关系数据库在大数据时代下不再满足需求： 用户要从不同的数据源操作不同的数据，包含结构化和非结构化...用户需要执行高级分析，比如机器学习和图形处理等 大数据时代经常需要融合关系查询和复杂分析算法 Spark SQL解决的两大问题： 提供DF API，对内部和外部的各种数据进行各种关系操作 支持大量的数据源和数据分析算法...，可以进行融合 架构 Spark SQL在Hive 兼容层面仅仅是依赖HiveQL解析、Hive元数据 执行计划生成和优化是由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责 Spark SQL中增加了数据框
/ 发家史 / 熟悉 Spark SQL 的都知道，Spark SQL 是从 Shark 发展而来。...借助 Scala 的模式匹配等函数式语言特性，利用 Catalyst 开发执行计划优化策略比 Hive 要简洁得多。 ?...Spark SQL Spark SQL 提供了多种接口： 纯 Sql 文本； dataset/dataframe api。...* FROM people").show() 2. spark-sql 脚本 spark-sql 启动的时候类似于 spark-submit 可以设置部署模式资源等，可以使用 bin/spark-sql.../start-thriftserver.sh --masteryarn --deploy-mode client 对于 yarn 只支持 client 模式。
一、目的与要求 1、通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法； 2、熟悉RDD到DataFrame的转化方法； 3、熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。...import SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() #下面设置模式信息...，也就是把数据和模式对应起来 employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) #写入数据库 prop = {} prop['user'] = 'root...mysql> select * from employee; 四、结果分析与实验体会 Spark SQL是Apache Spark中用于处理结构化数据的模块。...最后，还掌握了RDD到DataFrame的转化方法，并可以利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API...., 所以 Spark SQL 的应运而生，它是将 Spark SQL 转换成 RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1.
特别是，Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器的无缝升级路径以及与一般Spark程序集成的新功能。...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。...它真正统一了SQL和复杂的分析，允许用户混合和匹配SQL和更高级的分析的命令性编程API。 对于开源黑客，Spark SQL提出了一种创新的，优雅的构建查询规划器的方法。...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。
DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。...SparkSql 与Hive的整合 Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据 Spark SQL自己也可创建元数据库，并不一定要依赖hive创建元数据库...，所以不需要一定启动hive，只要有元数据库，Spark SQL就可以使用。...然而因为Hive有很多依赖包，所以这些依赖包没有包含在默认的Spark包里面。如果Hive依赖的包能在classpath找到，Spark将会自动加载它们。...当没有配置hive-site.xml时，Spark会自动在当前应用目录创建metastore_db和创建由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，如果没有配置，默认是当前应用目录下的spark-warehouse
Spark SQL核心—Catalyst查询编译器 Spark SQL的核心是一个叫做Catalyst的查询编译器，它将用户程序中的SQL/Dataset/DataFrame经过一系列操作，最终转化为Spark...经过上述的一整个流程，就完成了从用户编写的SQL语句（或DataFrame/Dataset），到Spark内部RDD的具体操作逻辑的转化。...HiveContext 和 Spark Sql Content 执行流程比较 sparksql 执行流程图 sqlContext总的一个过程如下图所示 1.SQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan...参考: https://blog.51cto.com/9269309/1845525 *** 8. thriftserver 的优势 spark-shell、spark-sql 都是是一个独立的 spark...注意 spark sql 可以跨数据源进行join，例如hdfs与mysql里表内容join Spark SQL运行可以不用hive，只要你连接到hive的metastore就可以 2.
背景 想通过 spark sql 查询 hive 表然后将相应的字段组装成 sql，类似于 json_object ，不过可惜的是 spark 3.1.x 并没有 json_object 函数，不过还好...spark sql 有 to_json 函数 例子： SELECT to_json(struct(bis_type,year,douban_rating)) from tv.test where date
随着Spark SQL的正式发布，以及它对DataFrame的支持，它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。...随着Spark SQL的正式发布，以及它对DataFrame的支持，它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。...在博客文章What’s new for Spark SQL in Spark 1.3中，Databricks的工程师Michael Armbrust着重介绍了改进了的Data Source API。..." % sparkVersion, "org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion, "org.postgresql" %...Frame或Spark SQL临时表。
今天跟大家分享下Spark吧，谈谈如何修改Spark SQL解析，让其更符合你的业务逻辑。好，我们开始吧......现在很多流行的应用和开源项目里都有使用，比如Hadoop、Hive以及Spark等都在使用ANTLR来做语法分析。...的语法文件，在sql下的catalyst模块里，如下图： ?...扩展语法定义 一条正常SQL，例如 Select t.id,t.name from t , 现在我们为其添加一个 JACKY表达式，令其出现在 Select 后面 ，形成一条语句 Select t.id...Spark 执行流程 这里引用一张经典的Spark SQL架构图 ? 我们输入的 SQL语句 首先被解析成 Unresolved Logical Pan ，对应的是 ?
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