3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。 统一的数据访问方式。 使用相同的方式连接不同的数据源。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 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.../ RDD => DS rdd.toDS() // DS => RDD ds.rdd RDD转换为DataSet RDD.map { x => User(x._1, x._2) }.toDS() SparkSQL...-+ |myavgudaf(age)| +--------------+ | 19.0| +--------------+ 5.3 UDTF（没有） 输入一行，返回多行（Hive） SparkSQL...三、SparkSQL数据加载和保存 1、加载数据 spark.read.load是加载数据的通用方法。
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。
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils). ...
5、测试dataframe的read和save方法（注意load方法默认是加载parquet文件）
192.168.92.112): java.io.IOException: Could not read footer: java.lang.RuntimeException: hdfs://hdp-sk-01:9000/sparksql
SparkSQL中常见面试题：如何理解Spark中三种数据结构RDD、DataFrame和Dataset关系？...SparkSQL底层如何执行 RDD 的运行流程 ?...也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者的代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好的形式去执行。 为什么 SparkSQL 提供了这种能力?...首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化。...Catalyst 为了解决过多依赖 Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下
sparksql类似于hive，但它基于内存，而hive基于mapreduce，而mapreduce又基于磁盘，所以spark处理数据快得多。...sparksql不止有sql语句，现在他还有Dataframe的API，Dataframe比写RDD要快。dataframe将非结构化数据schema化。...sparksql类比于hive可以发现，hive在mapreduce上做了一个框架，而sparksql是在spark core里的rdd里面多出来的一个框架，并且还多了dataframe这样的简便框架，
为了方便测试，单独把sparkSession 提出去，使用它 Junit的方式进行测试运行。
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。...目前存在的问题是sparksql创建表权限报错，解决的方法是用hive先创建了。 sparksql整体的逻辑是dataframe，df可以从Row形式的RDD转换。
所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑，把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎，完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1....SparkSQL版本：目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别，不过2.x 对 1.x 是兼容的。 5....SparkSql 代码编写 基于1.x 的SparkSQL 创建执行 1. 创建SparkConf及SparkContext 2....执行SparkSQL语句 7....执行SparkSQL语法 7. 提交会话，查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍，后面会对SparkSQL进行详细的介绍和简单案例分析。
文章目录 需求说明 代码分析 调优 总结 记一次SparkSql ETL 过程 需求说明 1）input：json日志 2）ETL：根据IP解析出 省份，城市 3）stat: 地区分布指标计算，...db.default.password") spark.sql(areaSQL02) .write.format("jdbc") .option("url", url) .option("dbtable", "sparksql_test...mode(SaveMode.Overwrite).save("outparquet") ② spark.conf.set(“spark.sql.shuffle.partitions”,“400”) 修改SparkSql...shuffle task数量，默认是200 总结 ETL过程： input:json 清洗 ==> ODS 大宽表 HDFS/Hive/SparkSQL output: 列式存储 ORC/
什么是SparkSql?...SparkSql作用 主要用于用于处理结构化数据，底层就是将SQL语句转成RDD执行SparkSql的数据抽象 1.DataFrame 2.DataSetSparkSession在老的版本中，SparkSQL
getTimestmap(1),recode(0).getTimestamp(2),recode(0)..getTimestamp(3)) 3、注册UDF，由于原来是用oracle的语法，现如今转为sparksql
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。...本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能! ?...---- IDEA中创建SparkSQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和SparkCore类似。...{"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 数据查询 object SparkSQL01_Demo..._Demo") // 创建 SparkSQL的环境变量 // SparkConf() val spark = SparkSession .builder()
Spark 的一个组件，用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分...
不同于基本的Spark RDD API，SparkSQL提供的接口提供了更多的关于数据和计算执行的信息。在内部，SparkSQL使用这些额外信息完成额外的优化。...这里有几种方式可以和SparkSQL相互操作，包括SQL和Dataset API。计算结果的时候使用相同的执行
一、SparkSql介绍 1.简介 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。 ...标准的数据连接 3.基本概念 *DataFrame DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构，RDD) 就是一个表 是SparkSql...@param age */ case class Student1(id:Long,name:String,fv:Double,age:Int) 2.SparkSql...SparkSql2.x 操作实例 使用SparkSession import org.apache.log4j....{DataFrame, Row, SQLContext, SparkSession} object SparkSql2_1 { Logger.getLogger("
1. 在$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml文件中添加下面的属性
1，语法解析-Analysis SparkSql开始relation计算，既不是从一个SQL parser生成的抽象语法树，也不是从DataFrame对象。...比如，我们想为SparkSql增加一个固定精度的DECIMAL类型，我们想优化聚合规则，比如sum 和average均值。...3，物理计划-Physical Planning 在物理计划层，SparkSql会获取一个逻辑计划，用物理操作算子产生一个或者多个物理计划。然后用cost模型选择一个物理计划。...目前基于cost-based的优化仅仅用于选择join算法：对已知的很小的relations，sparksql会选择使用spark的提供的点对点的广播功能实现Broadcast join。...我们发现使用quasiquotes进行代码生成是非常简单直接的，我们观察到，即使SparkSql的新贡献者也可以快速添加新类型的表达式的规则。
3.编写python SparkSQL程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Feb 22 15:07:44 2017 练习SparkSQL @author... people a,salary b where a.name=b.name and a.age 5000") teenagerNamesDF.show() 4.运行SparkSQL
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