Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。...比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。...有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方便按时间检索，提高检索性能...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame
接着上篇文章，本篇来看下如何在scala中完成使用spark sql将不同日期的数据导入不同的es索引里面。...首下看下用到的依赖包有哪些： 下面看相关的代码，代码可直接在跑在win上的idea中，使用的是local模式，数据是模拟造的： 分析下，代码执行过程： （1）首先创建了一个SparkSession对象，...注意这是新版本的写法，然后加入了es相关配置 （2）导入了隐式转化的es相关的包 （3）通过Seq+Tuple创建了一个DataFrame对象，并注册成一个表 （4）导入spark sql后，执行了一个...sql分组查询 （5）获取每一组的数据 （6）处理组内的Struct结构 （7）将组内的Seq[Row]转换为rdd，最终转化为df （8）执行导入es的方法，按天插入不同的索引里面 （9）结束 需要注意的是必须在执行...collect方法后，才能在循环内使用sparkContext，否则会报错的，在服务端是不能使用sparkContext的，只有在Driver端才可以。
导语：关于 API 使用踩过的一些坑。...@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row"">http://spark.apache.org/docs/latest.../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...Dataset API 属于用于处理结构化数据的 Spark SQL 模块（这个模块还有 SQL API），通过比 RDD 多的数据的结构信息（Schema），Spark SQL 在计算的时候可以进行额外的优化...—-介绍 RDD 【5】RDD 介绍 【6】Spark Scala API
demo1：使用Scala读取HDFS的数据： /** * * Spark读取来自HDFS的数据 */ def readDataFromHDFS(): Unit ={...demo2：使用Scala 在客户端造数据，测试Spark Sql： ?...Spark SQL 映射实体类的方式读取HDFS方式和字段，注意在Scala的Objcet最上面有个case 类定义，一定要放在 这里，不然会出问题： ?...demo3：使用Scala 远程读取HDFS文件，并映射成Spark表，以Spark Sql方式，读取top10： ?...val jarPaths="target/scala-2.11/spark-hello_2.11-1.0.jar" /**Spark SQL映射的到实体类的方式**/ def mapSQL2()
最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
811 随机文件名：aa52hj str(0) -> a str.take(0) -> a str.reverse(0) -> n str.takeRight(0) -> n 控制结构和函数 {}块是有值的，...值就是最后一个表达式的值;没有值的表达式（比如说赋值类型的）值为Unit def value = { val a = { val b = 1 b } println...} //对于条件分支，如果一个分支返回throw表达式，那么它的类型就是其他分支的类型 } 输出： --------------------------------------------...at com.hash.learn.scala.Chapter2.exception$.handleException(exception.scala:21) at com.hash.learn.scala.Chapter2....CMain$.main(CMain.scala:25) at com.hash.learn.scala.Chapter2.CMain.main(CMain.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...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...初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。如下面例子1 例子1Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...import org.apache.spark.sql.SQLContext Scala用户注意，我们不使用 import HiveContext....这两个类都需要运行spark。 例子5：使用Scala结构化sql context [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?
/*reduceByKey(function) reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行function的reduce操作(如前所述)，因此，Key相同的多个元素的值被...reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。
/*带参存储过程 if(OBJECT_ID('proc_find_stu', 'p') is not null) dro...
3) // ++= 末未添加人以及和 b ++= Array(4, 5, 6) println(b) //输出ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 6) //trimEnd，去掉末尾的n...result3) //输出ArrayBuffer(20, 40, 60) println(result4) //输出ArrayBuffer(20, 40, 60) //去掉第一个负数以外的负数...a.sorted.reverse) //输出：ArrayBuffer(324.0, 123.2, 123.0, 23.0, 12.0, 7.0, 4.0) val b = a.toArray scala.util.Sorting.quickSort...println(a.count(f)) //输出：4 //+= -= 返回this，所以我们可以用链式 a +=(1, 2, 3) -= 1 -= 5 //-= 去掉第一个为1和为5的元素
field class Counter { //field必须初始化，为了知道类型 //会自动生成private的getter还有private的setter //setter和getter...private[this] var name = "test" def setName(name: String) = { this.name = name } //会自动生成public的getter...和setter var times = 0 //会自动生成public的getter val alloc = "hash" } object Counter1 { val counter
继承override //覆盖父类的field或者方法一定要加override class BankAccount(val initialBalance: Double) { private var
(JAVA_HOME)，建议使用1.8； 下载scala-sdk https://www.scala-lang.org/download/all.html 并解压到某个路径(如：~/tools/scala...-2.12.6)，为方便使用还可以设置一下SCALA_HOME，在终端输入~/tools/scala-2.12.6/bin/scala(未设置SCALA_HOME)或scala(前提设置了SCALA_HOME...，本地仓库路径与实际使用的repository目录一致，例如 我的IDEA默认使用${user.home}/.m2/repository （见上图），故 settings.xml中localReposity...output 'dfs[a-z.]+' Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习，可以不用安装上面的hadoop环境，若要结合hdfs使用spark，则可以参考上面的步骤搭建...使用上面准备好的Scala环境，创建一个scala maven project：mvn-rdd-test 编写代码 package com.tencent.omg import org.apache.spark
lastNumber += 1 lastNumber } } } 伴生 object associate { /** * 伴生对象 * 针对又有静态方法，又有实例方法的...package hash { package learn { object test1 { def execute = { println("包的文件不一定要对应的文件夹下...包是被载入的 //val a = collection.mutable.ArrayBuffer(1,2,3,4) 语句有错，因为是相对路径引入包 //任意地方可以...串联式包语句 package com.hash.test{ object test5 { def execute = { //这里不会出错，因为如此定义com和com.hash下的都不可见...def execute = { wc.description } } } } 重命名和隐藏： object renameAndHide { //将Java中的HashMap
scores = Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) //构造一个可变Map[String,Int] val mscores1 = scala.collection.mutable.Map...("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) val mscores2 = scala.collection.mutable.Map(("Alice", 10...), ("aaa", 9), ("bbb", 8)) } def curdMap = { val scores = scala.collection.mutable.Map("Alice...for (v <- mapping.values) yield v println(c)//输出：List(10, 9, 5) } def sortedMap = { //scala
MS SQL Server简介 Microsoft SQL Server（简称SQL Server）是由微软公司开发的关系数据库管理系统，它是一个功能强大、性能卓越的企业级数据库平台，用于存储和处理大型数据集...镜像是否成功拉取到本地 使用以下命令来查看mssql镜像是否成功拉取到本地： docker images 创建并运行一个mssql容器 使用以下命令启动容器（Docker 镜像启动后，将会自动启动 SQL...Server），其中 sa123456 为 SQL Server sa 用户的密码： 这个命令的含义是在 Docker 中以后台模式 (-d) 运行 Microsoft SQL Server 2022...同时，通过 -p 1433:1433 参数将容器的 1433 端口映射到主机的 1433 端口上，使得可以通过主机的 1433 端口访问 SQL Server。...sudo ufw reload 服务器防火墙配置1433的开放端口 Navicat远程连接 参考文章 使用 Docker 运行 SQL Server Linux 容器映像
特别是，Spark SQL将提供来自Shark 0.9服务器的无缝升级路径以及与一般Spark程序集成的新功能。...Hive将SQL编译为可扩展的MapReduce作业，并且可以使用各种格式（通过其SerDes）。然而，它的性能并不理想。...在通用运行引擎时之上构建SQL查询引擎可以统一许多不同的强大模型，例如批处理，流式处理，机器学习。它使数据科学家和工程师能够更快地使用更复杂的方法。...对于SQL用户，Spark SQL提供了最先进的SQL性能并保持与Shark / Hive的兼容性。...我们很高兴与Hive社区合作并提供支持，为最终用户提供流畅的体验。 总之，我们坚信Spark SQL不仅是SQL的未来，而且还是在Spark上的结构化数据处理的未来。
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，将新产生的return值与RDD中下一个元素（即第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，这样递归运作，直到最后只有一个值为止
Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...1、spark本身就是用scala写的，采用与底层框架相同的语言有很多好处，例如以后你要看源码...... 2、性能开销小，scala可以直接编译运行在java的JVM上 3、能用上最新的版本。...开始使用spark的，你不学scala还让你师父转python啊！...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...（2）foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...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....当计算结果的时候, 使用的是相同的执行引擎, 不依赖你正在使用哪种 API 或者语言. ..., 所以 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！...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1.
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