function getHttpString(s) { var reg = /(http:\/\/|https:\/\/)((\w|=|\?|\.|\/|&|...
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。...除了简单的列引用和表达式，Datasets 丰富的函数库还提供了包括字符串操作，日期操作，内容匹配操作等函数。...在非安全模式中，键入机器用户名和空密码即可；在安全模式中，可以按照 beeline 进行设置 Thrift JDBC server 也支持通过 HTTP 传输 RPC 消息，如下设置系统参数或 hive-site.xml
与不同版本的 Hive Metastore 进行交互 Spark SQL 的 Hive 支持的最重要的部分之一是与 Hive metastore 进行交互，这使得 Spark SQL 能够访问 Hive...请注意，独立于用于与转移点通信的 Hive 版本，内部 Spark SQL 将针对 Hive 1.2.1 进行编译，并使用这些类进行内部执行（serdes，UDF，UDAF等）。...除了连接属性外，Spark 还支持以下不区分大小写的选项: 属性名称 含义 url 要连接的JDBC URL。 源特定的连接属性可以在URL中指定。...这种更改是为了匹配 Hive 1.2 的行为，以便从 numeric（数值）类型进行更一致的类型转换到 TimestampType。更多详情请参阅 SPARK-11724 。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。
DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...然后通过beeline连接thrift服务进行数据处理。hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务 在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： 3.小文件定期合并可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作...这里给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。...SQL/Hive中的一些实用函数 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接：concat(str1, str2, ..., strN) ，参数：str1、str2...是要进行拼接的字符串。
今天小强给大家介绍Spark SQL，小强的平时的开发中会经常使用Spark SQL进行数据分析查询操作，Spark SQL是整个Spark生态系统中最常用的组件。...为什么引入Spark SQL 在Spark的早起版本，为了解决Hive查询在性能方面遇到的挑战，在Spark生态系统引入Shark的新项目。...Shark应用了额外的优化手段并创建了一个RDD的物理计划，然后在Spark中执行他们的。...这样Shark就能让Hive查询具有了内存级别的性能，但是Shark有三个问题需要处理： 1、Shark只适合查询Hive表，它无法咋RDD上进行关系查询 2、在Spark程序中将Hive Sql作为字符串运行很容易出错...Catalyst支持添加新的数据源、优化规则和某些领域使用的数据类型Catalyst利用Scala的模式匹配功能来表示规则，它提供了一个用于对树结构进行变幻的通用框架，用来进行分析、规划和运行时代码生成
），因此能够在 flink sql 中复用 hive udf 是能够大大提高人效的。...实时数据使用 flink 产出，离线数据使用 hive\spark 产出。 那么回到我们文章标题的问题：为什么需要 flink 支持 hive udf 呢？...内置函数解决不了用户的复杂需求，用户就需要自己写 hive udf，并且这部分自定义 udf 也想在 flink sql 中使用。 下面看看怎么在 flink sql 中进行这两种扩展。...在 HiveModule 中包含了 hive 内置的 udf。...（相同的逻辑在实时数仓中重新实现一遍），因此能够在 flink sql 中复用 hive udf 是能够大大提高人效的。
使用HiveContext可以使用Hive的UDF，读写Hive表数据等Hive操作。SQLContext不可以对Hive进行操作。...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。...6.1.1 在Hive warehouse中部署Spark SQL Spark SQL Thrift JDBC服务与Hive相兼容，在已存在的Hive上部署Spark SQL Thrift服务不需要对已存在的...特性，其中大部分特性在实际的Hive使用中很少用到。...Major Hive Features Tables with buckets：bucket是在一个Hive表分区内进行hash分区。Spark SQL当前不支持。
SparkSession新的起始点 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SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...在对DataFrame跟DataSet进行许多操作都要import spark.implicits._ DataFrame跟DataSet均可使用模式匹配获取各个字段的值跟类型。...在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI，直接执行SQL语句，类似一Hive窗口。.../bin/spark-sql 然后就可以跟在hive的终端一样进行CRUD即可了，可能会出现 若干bug 代码中操作Hive 添加依赖 org.apache.spark
解决方法：配置文件不正确，例如hostname不匹配等 56、经验：部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。...解决方法：正则表达式的字符串太长，复杂度过高，正则匹配要精练，不要枚举式匹配 90、java.lang.StackOverflowError at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin...$.withOrigin(TreeNode.scala:53) 解决方法：sql语句的where条件过长，字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException...类的算子，而将每个task处理的数据按key进行分类，将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage...中 connector.name写错了，应该为指定的版本，以便于presto使用对应的适配器，修改为：connector.name=hive-hadoop2 129、org.apache.spark.SparkException
，分别在SQL中使用和在DSL中使用 4、分布式SQL引擎 此部分内容，与Hive框架功能一直 spark-sql 命令行，专门提供编写SQL语句 类似Hive框架种hive SparkSQL...所以在实际项目中建议使用Dataset进行数据封装，数据分析性能和数据存储更加好。 ...（IDEA开发） 在IDEA中开发应用，集成Hive，读取表的数据进行分析，构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址及集成Hive选项，首先添加MAVEN依赖包：...方式一：SQL中使用 使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义： 方式二：DSL中使用 使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数...() } } 14-[了解]-分布式SQL引擎之spark-sql交互式命令行 回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？
解决方法：配置文件不正确，例如hostname不匹配等 56、经验：部署Spark任务，不用拷贝整个架包，只需拷贝被修改的文件，然后在目标服务器上编译打包。...解决方法：正则表达式的字符串太长，复杂度过高，正则匹配要精练，不要枚举式匹配 90、java.lang.StackOverflowError at org.apache.spark.sql.catalyst.trees.CurrentOrigin...$.withOrigin(TreeNode.scala:53) 解决方法：sql语句的where条件过长，字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException...，而将每个task处理的数据按key进行分类，将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task，在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓存中，下一个stage的...中 connector.name写错了，应该为指定的版本，以便于presto使用对应的适配器，修改为：connector.name=hive-hadoop2 129、org.apache.spark.SparkException
使用相同的方式连接不同的数据源。 兼容Hive 在已有的仓库上直接运行SQL或者HQL。 标准的数据连接。...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...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...企业开发中，通常采用外部Hive。 4.1 内嵌Hive应用 内嵌Hive，元数据存储在Derby数据库。...("insert into user values(1,'zs')") 查询数据 spark.sql("select * from user").show 注意：然而在实际使用中，几乎没有任何人会使用内置的
在Spark1.6中有两个核心组件SQLcontext和HiveContext。...SQLContext 用于处理在 SparkSQL 中动态注册的表，HiveContext 用于处理 Hive 中的表。...SQLContext.sql 即可执行 Hive 中的表，也可执行内部注册的表； 在需要执行 Hive 表时，只需要在 SparkSession.Builder 中开启 Hive 支持即可（enableHiveSupport...每个Spark Flow 任务本质上是一连串的 SparkSQL 操作，在 SparkUI SQL tab 里可以看到 flow 中重要的数据表操作。...在参与部分项目实施过程中，通过对一些开发中的痛点针对性的提取了应用框架。 问4：对于ETL中存在的merge、update的数据匹配、整合处理，Spark SQL Flow有没有好的解决方法？
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Hive...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。...，选取一条物理计划进行执行.
-如何在CDP中使用Spark SQL CLI》，在CDP中，Cloudera给出了新的解决方案Livy Thrift Server，它是对Spark Thrift Server的增强，支持JDBC/Thrift...本文主要介绍如何在CDP中通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业。...=client spark.sql.hive.hiveserver2.jdbc.url=jdbc:hive2://hadoop01.macro.com:2181,hadoop02.macro.com:2181...2.3 测试使用 1.通过beeline客户端进行连接 beeline -u "jdbc:hive2://hadoop03.macro.com:10090/;principal=livy/hadoop03...3.总结 1.在Livy中， Thrift Server默认是禁用的，可以使用Cloudera Manager来启用Thrift Server。
二、Spark SQL发展历程 我们知道Hive实现了SQL on Hadoop，简化了MapReduce任务，只需写SQL就能进行大规模数据处理，但是Hive也有致命缺点，因为底层使用MapReduce...产生了问题： 因为 Shark 执行计划的生成严重依赖 Hive，想要增加新的优化非常困难； Hive 是进程级别的并行，Spark 是线程级别的并行，所以 Hive 中很多线程不安全的代码不适用于 Spark...在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。...基于规则的优化策略实际上就是对语法树进行一次遍历，模式匹配能够满足特定规则的节点，在进行相应的等价转换。...谓词下推(Predicate Pushdown) 上图左边是经过解析后的语法树，语法树中两个表先做join，之后在使用age>10进行filter。
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。...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。 ?...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。...Hive 表 spark 1.6 及以前的版本使用 hive 表需要 hivecontext。
，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。...但是如果要像hive一样持久化文件与表的关系就要使用hive，当然可以不启动hive程序使用spark提供的HiveContext类即可。 ...* from default.person ") 5.使用sprk-sql命令启动shell模式 启动spark-sql时指定mysql连接驱动位置(启动spark-sql那么就和hive的操作一样，...因为元数据库中只是存放表对应数据在hdfs的地址，并没有存放表的数据信息,spark sql可以创建表，但是无法向表中添加数据比如insert语句。注意与把DF数据存储到数据库不是一个概念。...在这之前需要先将${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml 拷贝到${SPARK_HOME}/conf目录下，由于我的hive配置了元数据信息存储在MySQL中，所以Spark在访问这些元数据信息时需要
Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但同时兼容hive。...基于这些优化，使得Spark SQL相对于原有的SQL on Hadoop技术在性能方面得到有效提升。 同时，Spark SQL支持多种数据源，如JDBC、HDFS、HBase。...DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...然后通过beeline连接thrift服务进行数据处理。 hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务 在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...如果hive的元数据存储在mysql中，那么需要将mysql的连接驱动jar包如mysql-connector-java-5.1.12.jar放到SPARK_HOME/lib/下，启动spark-sql
2.使用Impala查看数据，数据显示正常。 select * from test_parquet; ? 3.使用CDH6.1.1中的Spark2.4访问该数据文件。...这是因为Hive/Impala与Spark在Parquet的实现上不一致，Hive/Impala将string类型在Parquet文件中保存为二进制binary，它们查询的时候再进行解析。...Parquet文件，特别是Impala，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。...这个参数是告诉Spark SQL将二进制数据解释为字符串，从而保证Spark与其他系统比如Hive或Impala的兼容性。...2.主要原因是因为由其他系统生成的Parquet文件，特别是Impala，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。
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