Spark sql on Hive非常方便，通过共享读取hive的元数据，我们可以直接使用spark sql访问hive的库和表，做更快的OLAP的分析。 spark 如果想直接能集成sql，最好自己编译下源码： 切换scala的版本为新版本 dev/change-scala-version.sh 2.11编译支持hive mvn -Pyarn -Phive -Phive-thriftserver -Phadoop-2.7.3 -Dscala-2.11 -DskipTests clean pac
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO，实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化，所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点，未考虑数据本身的特点，也未考虑算子本身的代价。
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 （1）提前安装好scala的版本，我这里是2.11.7 （2）下载spark-1.6.0源码，解压进入根目录编译 （3）dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件，修改对应的hadoop，hbase，hive的版本 执行编译支持hive功能的spark （4）mvn -Pyarn
包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
从报错来看，该hive表的tblproperites有问题，tblproperites中的json字段无法正常解析，导致SparkSql读取该表出错。Hive和Impala在读取表的时候不会去解析tblproperites，因此正常。
本文介绍了Spark 2.x版本中的SQL模块，包括SQL语句的执行、DataFrame和DataSet的转化、以及执行复杂查询等功能。同时，还介绍了如何通过SparkSession来执行SQL查询，以及如何使用DataFrame和DataSet来处理数据。
parquet数据 hive表数据 mysql表数据 hive与mysql结合 1.处理parquet数据 启动spark-shell: spark-shell --master local[2] --jars ~/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 在spark-shell模式下，执行 标准的加载方法 : val path = "file:///home/hadoop/app/xxx.parquet"//处理的parquet文件的路径 val us
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark SQL应运而生。
========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块，可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC、ODBC 服务器功能。
导语：Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。
本文约定Hadoop 2.7.1安装在/data/hadoop/current，而Spark 1.6.0被安装在/data/hadoop/spark，其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对 100TB 数据进行排序，Spark 比 Hadoop 快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点，处理的数据达到 PB 级别，在互联网企业中应用非常广泛。
每个框架产生都是为了解决一类问题，每个模块的优化也是为了解决一定的场景下的性能瓶颈。浪尖今天分享的关于Spark 3.1之后的自适应执行计划，主要针对以下几个场景，并且有百度率先研发的，不过社区之前一直没有采纳，spark 3.0的预发布版本参数也是不全，到了Spark 3.1的beta版已经可用，浪尖已经完成了测试。
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
Linkis是一款优秀的计算中间件，他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案，让大数据变得更加简单易用，同时也让运维变得更加方便。我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。因此我这边做了一个Linkis和Hudi的结合和使用的分享。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，首先介绍了 Spark 的基本概念和架构，然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后，本文还介绍了 Spark 的部署方式，包括本地部署和集群部署。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下：
熟悉spark sql的都知道，spark sql是从shark发展而来。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关系不大的优化）；
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。
1、spark是什么？ Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。 1.1 Spark基于内存计算 相比于MapReduce基于IO计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性。 1.2 高容错性和高可伸缩性 与mapreduce框架相同，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。 2、spark编程 每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations） spark提供的最
Schema Evolution（模式演进）允许用户轻松更改 Hudi 表的当前模式，以适应随时间变化的数据。从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中启用Spark Thrift》和《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》，本篇文章Fayson主要介绍如何在非Kerberos环境下的CDH集群中部署Spark2.1的T
Spark App（用Spark APIs编写的）需要submit到Spark Cluster运行，对于Scala编写的代码，提交之前要用sbt或者maven把以下内容：
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。 我们已经学习了 Hive，它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce 的程序的复杂性，由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。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！
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你。
某广告公司在网页上投递动态图片广告，广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化，需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间，哪些需要及时更换。大部分的广告生命周期很短，实时获取广告的点击数可以让我们快速确定哪些广告对业务是关键的。所以我们理想的解决方案是有流处理数据的能力，可以统计所有广告的点击量以及统计实时的点击量。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了《如何在Kerberos环境下的CDH集群部署Spark1.6 Thrift及spark-sql客户端》。本文主要介绍当集群启用Kerberos和Sentry后，如何实现Spark SQL的权限管理。因为社区版Spark SQL并未做任何权限控制。
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在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 表中的数据布局，并介绍了 CoW 和 MoR 两种表类型，以及它们各自的权衡。在此基础上我们现在将探讨 Hudi 中的读取操作是如何工作的。
通常在使用大型数据集时，你可能关注的只是近似值而不是准确值，这时可以使用 approx_count_distinct 函数，并可以使用第二个参数指定最大允许误差。
本文介绍了如何使用Spark SQL来读取和写入Hive数据表，并介绍了Spark SQL对Hive元数据的操作。
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。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。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！
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构，然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数，最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
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。
【推荐系统算法实战】 基于网页的 Notebook：Zeppelin 交互式数据分析
场景描述：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示， 主体采用 AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。（或者可以部署在 Nginx 上） 综合业务服务：主要实现 JavaEE 层面整体的业务逻辑，通过 Spring 进行构建，对接业务需求。部署在 Tomcat 上。 【数据存储部分】 业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库 MongDB 作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。 搜索服务器：项目采用 ElasticSearch 作为模糊检索服务器，通过利用 ES 强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 缓存数据库：项目采用 Redis 作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用 Spark Core + Spark SQL 进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务：离线推荐业务采用 Spark Core + Spark MLlib 进行实现，采用 ALS 算法进行实现。 工作调度服务：对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用 Azkaban 进行任务的调度。 【实时推荐部分】 日志采集服务：通过利用 Flume-ng 对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集，实时发送到 Kafka 集群。 消息缓冲服务：项目采用 Kafka 作为流式数据的缓存组件，接受来自 Flume 的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务：项目采用 Spark Streaming 作为实时推荐系统，通过接收 Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结果合并更新到 MongoDB 数据库。
离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于隐语义模型的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于内容的协同过滤推荐（相似推荐）+ 基于物品的协同过滤推荐（相似推荐）
一.SparkSQL相关 在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。 原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可 在执行Spark过程中抛出：Failed to big
•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•Spark 2.4.5、Hadoop 3.1.3、Hive 3.1.2
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
默认参数:在函数定义时，允许指定参数的默认值 $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
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