最早来说，Hive的诞生，主要是因为要让那些不熟悉Java工程师，无法深入进行MapReduce编程的数据分析师，能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型，来操作HDFS上的数据。...然而，Shark还是它的问题所在，Shark底层依赖了Hive的语法解析器、查询优化器等组件，因此对于其性能的提升还是造成了制约。...3、组件扩展性：对于SQL的语法解析器、分析器以及优化器，用户都可以自己重新开发，并且动态扩展。 在2014年6月1日的时候，Spark宣布了不再开发Shark，全面转向Spark SQL的开发。...这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。...对于Spark 1.3.x以上的版本，都推荐使用HiveContext，因为其功能更加丰富和完善。 Spark SQL还支持用spark.sql.dialect参数设置SQL的方言。
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。...此规则将在以下情况下引发AnalysisException：1.生成器嵌套在表达式中，例如SELECT explode(list) + 1 FROM tbl。...由于计算一个时间列可以映射到多少个窗口是非常重要的，因此我们高估了窗口的数量，并过滤掉时间列不在时间窗口内的行。...这与常规函数解析不同，因为lambda函数只能在函数解析后解析；所以当所有子函数都是解析的或者是一个lambda函数时，我们需要解析高阶函数。...这是最后一种手段，以防主解析批处理中的某些规则无法删除TempResolvedColumn。我们应该在主解析批处理之后立即运行此规则。
2、spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations） spark...，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中，有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享，spark支持两种共享变量： ...provided 基于spark1.6创建HiveContext客户端。...; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后，将schema解析出来，并且映射为hashmap。
除了基于Spark的特性外，Shark是完全兼容Hive的语法，表结构以及UDF函数等，已有的HiveSql可以直接进行迁移至Shark上Shark底层依赖于Hive的解析器，查询优化器，但正是由于Shark...开窗函数 注意： row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个值，相当于分组取topN 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext...来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建。...窗口函数 实现每隔n秒, 打印nm秒的数据 /** * 窗口函数 * * Author TimePause * Create 2019-12-21 15:28 */ object reduceByKeyAndWindowTest..., 结束后紧跟窗口函数参数, 第一个代表窗口时间长度, 第二个代表窗口的滑动间隔 /* val result = pairwords.reduceByKeyAndWindow((v1: Int
三、开窗函数 row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext...来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建。...; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; /**是hive的函数，必须在集群中运行...by xxx desc) xxx * 注意： * 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建 *...hiveContext = new HiveContext(sc); hiveContext.sql("use spark"); hiveContext.sql("drop
SQLContext和HiveContext区别与联系为： SQLContext现在只支持SQL语法解析器（SQL-92语法） HiveContext现在支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器，...的依赖包，把HiveContext单独拿出来，可以在部署基本的Spark的时候就不需要Hive的依赖包，需要使用HiveContext时再把Hive的各种依赖包加进来。...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HiveContext中默认解析器为”hiveql“，也支持”sql“解析器。...（sign,ln,cos,etc） 字符串函数（instr,length,printf,etc） 用户自定义函数（UDF） 用户自定义聚合函数（UDAF） 用户自定义序列化格式器（SerDes） 窗口函数
UDF:自定义查询函数。 Hive的整体架构图如下: ?...Hive拥有自己的语法树解析(Parser)、语义分析(Semantic Analyser)、以及查询优化器(Optimizer)，最终以MapReduce的形式生成Job,交给Hadoop进行执行。...项目开发中，由于Spark的Catalyst解析还太过简陋，一般声明对象时，还是用HiveContext.下面举个简单的例子: import hiveContext._ val sqlContext =...new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc) sqlContext("create table yangsy (key int, value String...但是为了触发action操作，就必须用,cache()函数只将运算后的数据存入内存，然而并没有什么卵用，因为它是transformation操作。
会初始化一个spark-context，是一个job，关闭窗口后，就没有这个页面了） ?...测试一下电脑上已经安装的Spark版本是否支持Hive，(spark-3.1.2是支持hive的) scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...看到了吧，会返回错误信息，也就是spark无法识别org.apache.spark.sql.hive.HiveContext，这就说明你当前电脑上的Spark版本不包含Hive支持。...如果你当前电脑上的Spark版本包含Hive支持，那么应该显示下面的正确信息： scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...在该目录路径输入cmd打开cmd窗口 输入以下命令测试 spark-submit --class com.spark.day01.WcCount 09sparkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar
() } } 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...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。...SQL语言支持：SQLContext和HiveContext都支持Spark SQL中的基本语法，例如SELECT、FROM、WHERE等等。...2.2 Spark SQL的DataFrame优点 可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能 支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率..._，则这些隐式转换函数无法被自动引入当前上下文，就需要手动地导入这些函数，这样会使编码变得比较麻烦。 例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits.
Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter、join...其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口 Spark on Yarn ?...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...Spark SQL对SQL语句的处理和关系数据库对SQL语句的解析采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析，然后形成一个Tree，后续如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作方法是采用Rule...sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。
这篇梳理一下sparksql实现窗口函数用到的类。...1、window函数部分--windowFunction windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数。...--位移(lag、lead)，非聚合函数 agg_funcs （一般聚合函数） count 、sum、avg、first_value WindowFunctionType 描述窗口函数是SQL...窗口函数还是Python用户定义的窗口函数。...UnspecifiedFrame：没有指定的窗口，生成未解析的逻辑执行计划时，用该类做为占位符，来说明这个地方是个窗口。
来源：数盟 Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件，是一个大数据分布式编程框架，不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型，还提供更为丰富的算子，如filter...Spark初始化 每个Spark应用都由一个驱动器程序来发起集群上的各种并行操作。驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，以及对该分布式数据集应用了相关操作。...创建Hivecontext并查询数据 importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext valhiveCtx = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...Spark SQL对SQL语句的处理和关系数据库对SQL语句的解析采用了类似的方法，首先会将SQL语句进行解析，然后形成一个Tree，后续如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作，而操作方法是采用Rule...sqlContext现在只支持SQL语法解析器（Catalyst)，hiveContext支持SQL语法和HiveContext语法解析器。
Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。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。...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： 1....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。...早起的版本使用的是SQLContext或者HiveContext，spark2以后，建议使用的是SparkSession。 1....HiveContext new HiveContext(spark.sparkContext) 3.
另外，从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好、门槛更低。...无法对域对象（丢失域对象）进行操作：将域对象转换为 DataFrame 后，无法从中重新生成它，就是说无法重新生成原始 RDD。...基于上述的两点，从 Spark 1.6 开始出现 DataSet，作为 DataFrame API 的一个扩展，是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换，结合了 RDD 和...为了向后兼容，SQLContext 和 HiveContext 也被保存下来，封装在 SparkSession 中。...SparkSession 实质上是 SQLContext 和 HiveContext 的组合（未来可能还会加上 StreamingContext），所以在 SQLContext 和 HiveContext
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。执行计划生成和优化都由 Catalyst 负责。...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。...早起的版本使用的是 SQLContext 或者 HiveContext，spark2 以后，建议使用的是 SparkSession。...SQLContext new SQLContext(SparkContext) HiveContext new HiveContext(spark.sparkContext) SparkSession...Hive 表 spark 1.6 及以前的版本使用 hive 表需要 hivecontext。
Qcon 全球软件开发者大会2016北京站 演讲主题：Spark在360的大规模实践与经验分享 李远策 360-Spark集群概况 360-Spark集群概况 360-Spark应用 MLLib...SparkSQL • 采用HiveContext替换公司90%以上的Hive作业，每天例行1.5W+作业。 • 每个Hive SQL平均3轮MR作业，平均性能提升2~5倍。...因为SparkSQL-HiveContext的SQL解析调用了Hive的ParseDriver. parse完成，所以语法解析上不存在问题。...解决方案： 1、解析AST中的TOK_DIR和TOK_LOCAL_DIR将其转化成新定义的逻辑计划WriteToDirectory 2、将逻辑计划WriteToDirectory转换成新定义的物理计划...解决办法： 通过参数允许用户指定InputFormat，在TableReader中反射生成对应的InputFormat对象并传入到HadoopRDD的构造函数中。
本文讲讲Spark SQL的几个里程碑的更新升级。 1. spark 1.0.0诞生了Spark SQL 官方版本是spark 1.0.0引入的Spark SQL模块。...就是将SchemaRDD重命名为了DataFrame，主要原因是DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己维护和实现了自己的功能函数。...lambda函数。...SparkSession已经完全替换掉了旧的SQLContext和HiveContext。SQLContext和HiveContext为了保持兼容还在被保留。...Spark SQL和Structured Streaming处理的是结构化数据，非结构化数据，还是需要Spark Core和Spark Streaming进行解析处理。
在SQL方面，Spark 2.0已经显著地扩大了它的SQL功能，比如引进了一个新的ANSI SQL解析器和对子查询的支持。...现在我们可以使用SparkSession了，其涵括了SQLContext和HiveContext，仅仅提供一个切入点。...需要注意的是为了向后兼容，旧的SQLContext和HiveContext目前仍然可以使用。 ...主要想法是通过在运行期间优化那些拖慢整个查询的代码到一个单独的函数中，消除虚拟函数的调用以及利用CPU寄存器来存放那些中间数据。...第三、大多数现有系统中，例如MySQL或Amazon S3中，不表现得像一个流；而且许多算法在流数据上无法工作。
核心 sparksession rdd sparkcontext sparksql sqlcontent dstream streammingcontext hivesql hivecontext...将SQL/Dataset/DataFrame转化成一棵未经解析（Unresolved）的树，在Spark中称为逻辑计划（Logical Plan），它是用户程序的一种抽象。...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...在整个运行过程中涉及到多个SparkSQL的组件，如SqlParse、analyzer、optimizer、SparkPlan等等 hiveContext总的一个过程如下图所示 1.SQL语句经过HiveQl.parseSql...| sql函数的返回值是什么类型？ item的类型是什么? DataFrame Row dataframe 与dataset 怎么转换？
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点：UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。...AddressEnitty，因此需要将List拍平 .selectExpr("explode(address) as address") // 这里非常关键,需要解析出...valueContainsNull = true) 常见问题 反序列化成bean对象时，如果不拆分出address struct的各子字段city、street，则会出现下面的错误： org.apache.spark.sql.AnalysisException...("select AddressAnaliseUdaf(address) from study"); 报错信息如下： Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException...2 spark中自定义UDAF函数实现的两种方式 https://blog.csdn.net/weixin_43861104/article/details/107358874
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