object sparksession is not a member of package org.apache.spark.sql_Finatra IntegrationTest失败，错误为"object TwitterModule is not a member of package com.twitter.inject“_为什么我的Spark应用程序无法编译并显示"object SparkSession is not of package“，而spark-core是依赖关系？ - 腾讯云开发者社区

一. 添加 SparkSQL 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> 二. 具体代码 2.1 DataFrameDemo 1. 源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01 import org.apache.spark.

基于大数据技术的开源在线教育项目

毫无疑问最近几年是在线教育和内容付费的风口期，尤其是今年，大量做教育的公司都获得数额不小的投资。我们不是要去追这个风口，而是因为在线教育的成熟，开始产生巨量有价值的数据，率先采用和融合大数据和AI技术的公司，必将强力推动公司的发展，从而转型成为科技公司。

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org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: `traintext`.`train`; line 1 pos 14;

该文介绍了如何使用Spark SQL读取Hive表中数据的方法。首先介绍了Spark SQL的基本概述，然后给出了一个示例代码，展示了如何读取Hive中的数据。在代码中，使用了Spark SQL的DataFrame API和SQL查询来读取数据。最后，给出了在代码中使用Hive配置文件的示例。

Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建DataFrame和Dataset主要入口点，二者区别如下：

scala-sparkML学习笔记：serializable custom transformer with spark-scala

2021年大数据Spark（三十）：SparkSQL自定义UDF函数

无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。

客快物流大数据项目(六十七)：客户主题

客户明细宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行客户明细拉宽操作时，客户明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建

1 Spark入门各种map的操作，java语言

Spark基本操作主要就是各种map、reduce，这一篇从各种map开始。由于scala不熟悉，而且语法太精简，虽然代码量少了，但是可读性差了不少，就还是用Java来操作。

Spark报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives

Structured Streaming报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives0. 写在前面1. 报错2. 代码及报错信息3. 原因及纠错4. 参考链接

Spark SQL快速入门系列之Hive

hive on spark(版本兼容) 官网https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started

客快物流大数据项目(四十四)：Spark操作Kudu创建表

定义表时要注意的是Kudu表选项值。你会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用“asJava”方法。这是因为在这里，我们调用了Kudu Java客户端本身，它需要Java对象（即java.util.List）而不是Scala的List对象；（要使“asJava”方法可用，请记住导入JavaConverters库。）创建表后，通过将浏览器指向http//master主机名:8051/tables

Spark读取结构化数据

Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。

Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。比如下面的列表进行StringIndexer

大数据随记 —— DataFrame 与 RDD 之间的相互转换

在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换：

2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：

客快物流大数据项目(四十五)：Spark操作Kudu DML操作

Kudu支持许多DML类型的操作，其中一些操作包含在Spark on Kudu集成. 包括：

Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。

Structured Streaming快速入门详解（8）

接着上一篇《Spark Streaming快速入门系列（7）》，这算是Spark的终结篇了，从Spark的入门到现在的Structured Streaming，相信很多人学完之后，应该对Spark摸索的差不多了，Spark是一个很重要的技术点，希望我的文章能给大家带来帮助。

物流项目中SparkSQL的相关调优

实时ETL开发之流计算程序【编程】编写完成从Kafka消费数据，打印控制台上，其中创建SparkSession实例对象时，需要设置参数值。 package cn.itcast.logistics.etl.realtime import cn.itcast.logistics.common.Configuration import org.apache.commons.lang3.SystemUtils import org.apache.spark.SparkConf import org.apa

SparkStreaming编程实现

3.MyNetworkTotalWordCountV2.scala(开发自己的实时词频统计程序(累计单词出现次数))

基于大数据技术的开源在线教育项目二

模拟日志的数据格式如下，详细请参见我的开源项目 https://github.com/SoundHearer/kuaiban

Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

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。 DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。

大数据入门：Spark+Kudu的广告业务项目实战笔记(二)

统计省份、城市数量分布情况，按照provincename与cityname分组统计

Note_Spark_Day07：Spark SQL(DataFrame是什么和数据分析（案例讲解）)

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