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spark学习笔记：spark sql

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/100982613 spark-env.sh环境配置：（添加hive支持） export JAVA_HOME...=$SPARK_CLASSPATH:/***/emr-apache-hive-2.3.2-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar scala代码： import...org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

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Spark系列 - (3) Spark SQL

Spark SQL 3.1 Hive、Shark和Sparksql Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大...RDD的劣势体现在性能限制上，它是一个JVM驻内存对象，这也就决定了存在GC的限制和数据增加时Java序列化成本的升高。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...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。

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Spark SQL

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。...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的数据信息，就相当于关系数据库的一张表，每个RDD元素都是一个Java对象，即Person对象，但是无法知道Person对象的内部结构信息...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

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Spark SQL

2014年6月1日Shark项目和Spark SQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放在Spark SQL项目上，至此，Shark的发展画上了句号，但也因此发展出两个分支...：Spark SQL和Hive on Spark。...Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责。...，还可以是JSON格式的数据 Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言，支持SQL-92规范。...Spark SQL填补了这个鸿沟：首先，可以提供DataFrame API，可以对内部和外部各种数据源执行各种关系型操作其次，可以支持大数据中的大量数据源和数据分析算法 Spark SQL可以融合：

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Spark学习之Spark SQL（8）

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

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Spark的Streaming和Spark的SQL简单入门学习

根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。...world flume world hello world 看第二行的窗口是否进行计数计算； ---- 1、Spark SQL and DataFrame a、什么是Spark SQL？　　...Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 b、为什么要学习Spark SQL？　　...所有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！ c、Spark的特点：　　易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接。...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name

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Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

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...导入Java和Python在例子3和4中。例子2Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...._ 例子3Java SQL imports [Java] 纯文本查看复制代码 ?...val sc = new SparkContext(...) val hiveCtx = new HiveContext(sc) 例子6：使用java结构化sql context [Java]...("SELECT text, retweetCount FROM tweets ORDER BY retweetCount LIMIT 10") 例子9使用Java加载和查询tweets [Java

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Spark SQL JOIN

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。...分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下： val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master(...其中内，外连接，笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同，如下图所示：这里解释一下左半连接和左反连接，这两个连接等价于关系型数据库中的 IN 和 NOT IN 字句： -- LEFT SEMI JOIN...JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN...而对于大表和小表的连接操作，Spark 会在一定程度上进行优化，如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间，Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node，在每个工作节点内部执行连接计算

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Spark SQL | Spark，从入门到精通

Shark 为了实现 Hive 兼容，在 HQL 方面重用了 Hive 中 HQL 的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从 MR 作业替换成了 Spark 作业（辅以内存列式存储等各种和...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。执行计划生成和优化都由 Catalyst 负责。...可以用下面一张图详细对比 Dataset/dataframe 和 RDD 的区别： ?.../4 Codegen codegen 技术是用 scala 的字符串插值特性生成源码，然后使用 Janino 编译成 java字节码，Eg： SortExec。 2.

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Spark笔记11-Spark-SQL基础

Spark SQL基础 Hive Hive会将SQL语句转成MapReduce作业，本身不执行SQL语句。...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...支持的语言是： java python Scala

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Spark编程实验三：Spark SQL编程

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。...（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...，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...它提供了一种类似于SQL的编程接口，可以用于查询和分析数据。

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Spark1.0新特性-->Spark SQL

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...(sc) import sqlContext._ val people: RDD[Person] = ... // 同前面的例子. // 和后面这个语句是一样的 'SELECT name FROM people

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spark 入门_新手入门

Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。...Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。 Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。...易用 Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。...Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。...注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置： export JAVA_HOME=XXXX 2.5 配置Job

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Shark，Spark SQL，Spark上的Hive以及Apache Spark上的SQL的未来

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。...我们正在将我们在Shark中学到的东西应用到Spark SQL，从底层设计到利用Spark的力量。这种新方法使我们能够更快地进行创新，最终为用户提供更好的体验和能力。...特别是，像Shark一样，Spark SQL支持所有现有的Hive数据格式，用户定义的函数（UDF）和Hive Metastore。...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。...我们已经完全被开源社区所展示的Spark SQL的支持和热情所淹没，这主要是由于这种新的设计。仅仅三个月后，超过40个贡献者已经贡献了代码。谢谢。

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Hive on Spark和Spark sql on Hive，你能分的清楚么

Hive（元数据为Derby）和spark，那么默认Hive走mr，需要修改以下配置让Hive走spark hive.execution.engine</name...启用 spark提供了spark-sql命令可以直接操作hive或impala，可以启用sparkthriftserver服务，然后利用beeline远程连接spark，利用spark sql。...sparkthriftserver：spark的服务，远程通过jdbc或者beeline连接spark，使用spark sql操作hive。...-2.2.0-bin-hadoop2.7/jars/mysql-connector-java-5.1.43-bin.jar --executor-memory 5g --total-executor-cores...这样就会在yarn的8088页面任务栏中起一个常驻任务，用来执行spark sql。（3）连接spark .

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Spark调优 | Spark SQL参数调优

异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。...spark.sql.hive.convertMetastoreParquet默认设置是true, 它代表使用spark-sql内置的parquet的reader和writer(即进行反序列化和序列化),...这时候异常信息如下: java.io.FileNotFoundException: File does not exist: hdfs://hz-cluster10/user/da_haitao/da_hivesrc...spark.files.ignoreCorruptFiles && spark.files.ignoreMissingFiles 这两个参数和上面的spark.sql.files.ignoreCorruptFiles...此时可以将spark.files.ignoreCorruptFiles && spark.files.ignoreMissingFiles设为true，其代码逻辑和上面的spark.sql.file.

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Flink SQL vs Spark SQL

Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子，以供参考。...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。...Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。SQL是比Table更高阶的API，集成在Table library中提供，在流和批上都可以用此API开发业务。 ?...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

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Spark SQL 快速入门系列(1) | Spark SQL 的简单介绍！

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....Integrated(易整合) 无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程. ? 2....而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。

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Spark2.x学习笔记：15、Spark SQL的SQL

15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...15.3 与Hive Metastore结合（1）Spark要能找到HDFS和Hive的配置文件第1种方法：可以直接将core-site.xml、hdfs-site.xml和hive-site.xml...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...to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Spark...VM, Java 1.8.0_112) Type in expressions to have them evaluated.

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Spark Hive SQL实例

Spark Hive SQL def initDimFrontCate(sqlContext: HiveContext): mutable.HashMap[String, String] = {...var dimValues = new mutable.HashMap[String, String] val sql = s"""select front_cate_id, page_level_id...dw.dim_front_cate | order by front_cate_id""".stripMargin val dimData = sqlContext.sql...(sql).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) dimData.map(line => { val front_cate_id = line.getAs

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