这篇文章接上一篇spark submit读写hudi,上一篇spark submit写入hudi的数据这里打算通过spark sql来进行查询 这里稍作一些基本配置 1.首先把core-site.xml...执行命令 bin/spark-sql \ --master yarn \ --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false \ --jars /Users...return map; } 重新打包 mvn clean package -DskipTests=true 重新测试 select * from stock_ticks_cow limit 1 会出现如下的错误...:636) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan$$anonfun$2.apply(SparkPlan.scala:260) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan...:38) at org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan.executeCollectPublic(SparkPlan.scala:331) at org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution.hiveResultString
实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据,由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ,所以 spark 默认只能启动 6 个 task,读取 kudu 数据,通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ,想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....//10G "kudu.splitSizeBytes" -> "10737418240")).format("kudu").load.cache() 3.最终的结果
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...使用HiveContext,我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据,和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map()...._,像我们这样做SparkContext,获取访问implicits.这些implicits用来转换rdds,带着需要的type信息到spark sql的序列化rdds为查询。...基本查询例子 为了对一个表查询,我们调用HiveContext或则SQLContext的sql()函数.第一个事情,我们需要告诉spark sql关于一些数据的查询。
我们将利用Apache Spark(Core,SQL,Streaming),Apache Parquet,Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示!...每一层都需要底层实现的特定功能,这可能有助于做出更好的选择并避免过度的决定: 批处理层:一次写入,批量读取多次 服务层:随机读取,不随机写入; 批量计算和批量写入 速度层:随机读取,随机写入; 增量计算...它包含Spark Core,包括高层次的API,并且支持通用执行图表的优化引擎,Spark SQL为SQL和结构化数据提供处理,以及Spark Streaming,支持可扩展性,高吞吐量,容错流的实时数据流的处理...当然,使用Spark进行批量处理可能会非常昂贵,并且可能不适合所有场景和数据量,但除此之外,它是Lambda Architecture实施方案的适当匹配。...,开头提到的真正基于Hadoop的M/R管道可能会使用Apache Spark进行增强,并按以下方式查看: [3361824-pipeline-2.png] 并不是后记 正如前面提到的,Lambda Architecture
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下,Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算,即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的,一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...Hive和Spark的结合使用有两种方式,一种称为Hive on Spark:即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark,官方文档在这里:Hive on Spark: Getting...还有一种方式,可以称之为Spark on Hive:即使用Hive作为Spark的数据源,用Spark来读取HIVE的表数据(数据仍存储在HDFS上)。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎,以后还会有更深度的使用(比如使用Spark streaming来进行实时运算),因此,我选用了Spark on Hive这种解决方案,将Hive仅作为管理结构化数据的工具
在使用数据库的时候,需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行。...原表名字为 TABLE ,表中的部分原始数据为: +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +-------...-+ | 计算机病毒事件,蠕虫事件,特洛伊木马事件 | +---------------------------------------------------------+ 但是在 spark...中没有 GROUP_CONCAT 命令,查找后发现命令 concat_ws : ResultDF.createOrReplaceTempView("BIGDATA") val dataDF=spark.sql...| +----------+------------------------------------------------+ 也可以用另一个方法: import org.apache.spark.sql.functions
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。
问题导读 1.spark2 sql如何读取json文件? 2.spark2读取json格式文件有什么要求? 3.spark2是如何处理对于带有表名信息的json文件的?...信息我们大致也能看出来:people表示的是表名,后面的内容为表的内容,包含了姓名和年龄。然而我们在使用spark读取的时候却遇到点小问题。...peopleDF.show 展示列名 也就是说我们如果带有"people"格式的信息,DataFrame就会被认为是列名。个人认为这是spark不太好的地方,应该可以改进。...这里也可以自动读取为表名或则忽略,而不是默认为一个字段名称。 既然目前spark是这么做,那么我们该如何做,才能让spark正确的读取?...peopleDF.show 这时候我们看到它能正确的显示数据了。 从上面我们看出spark对于json文件,不是什么格式都是可以的,需要做一定的修改,才能正确读取,相信以后spark会有所改进。
,然后在主任务里面添加jar包的路径远程提交即可,无须到远程集群上执行测试,本次测试使用的是Spark的Standalone方式 sbt依赖如下: ?...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: ?
那么,在没有看Spark Dataset的接口之前,浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API,抱着试一试的心态,可以去Dataset类看一下,这个时候会发现有一个函数叫做repartition...Dataset的分区数是由参数spark.sql.shuffle.partitions决定,那么是不是可以满足我们的需求呢?...明显,直接用是不行的,可以间接使用UDF来实现该功能。...SQL的实现要实现重分区要使用group by,然后udf跟上面一样,需要进行聚合操作。...由上面的结果也可以看到task执行结束时间是无序的。 浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某列重分区。
15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...SQL的SQL的框架 ?...复制到Spark安装目录下的conf目录中。...该方法存在一个缺陷,如果HDFS或Hive的配置修改了,则需要手动修改Spark对应的配置文件。...第2种方法:在Spark配置文件中指定Hadoop配置文件目录 (2)Spark SQL与Hive Metastore结合,直接使用spark.sql(“select … from table where
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. ...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....而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。
DStream(图中有三列所以有三个DStream) 每一行最后一个RDD则表示每一个Batch Size所产生的中间结果RDD 4.准实时性/近实时性 Spark Streaming将流式计算分解成多个...org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Second import org.apache.spark.streaming.dstream....使用高层次的API Direct直连方式 不使用Receiver,直接到kafka分区中读取数据 不使用日志(WAL)机制。...将会创建和kafka分区数一样的rdd的分区数,而且会从kafka中并行读取数据,spark中RDD的分区数和kafka中的分区数据是一一对应的关系。...代码演示 import java.sql.
Streaming的练习使用: 从Socket实时读取数据,进行实时处理,首先测试是否安装nc: ?...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。 b、为什么要学习Spark SQL? ...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口,在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext: 1.在本地创建一个文件,有三列,分别是id、name...、age,用空格分隔,然后上传到hdfs上 hdfs dfs -put person.txt / 2.在spark shell执行下面命令,读取数据,将每一行的数据使用列分隔符分割 val lineRDD...风格语法: 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataFrame注册成表 personDF.registerTempTable("t_person") //查询年龄最大的前两名 sqlContext.sql
,分别计算指标,然后再 join 起来,这个也是上一篇【spark sql多维分析优化——细节是魔鬼】用到的一个办法。...3、解决办法及遇到的问题 该怎么提高读取文件的并行度呢? 基础表 table_a 存储格式为parquet,我们首先要了解spark sql 是怎么来处理parquet文件的。...3.1 spark sql分区方式(parquet) spark 通过FileSourceScanExec 来处理hdfs文件: /** 基础表table_a不为分桶表,读取数据的分区方式走此方法*/...的值 3.2 参数测试及问题 spark.sql.files.maxPartitionBytes 参数默认为128M,生成了四个分区: ?...parquet.block.size 是可以依据实际使用情况来调优的,对于做多维分析表,可以设置稍小一点。
前言 CarbonData已经发布了1.0版本,变更还是很快的,这个版本已经移除了kettle了,使得部署和使用 变得很简单,而且支持1.6+ ,2.0+等多个Spark版本。...下载Spark发行版 比如我下载后的版本是这个: spark-1.6.3-bin-hadoop2.6。.../bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \ --master local[2] \ --name sql-interactive...-1.0.0-incubating.jar \ --files $SHome/hive-site.xml \ --conf "spark.sql.hive.thriftServer.singleSession...我们可以通过http创建一张表 //这里的sql是: CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table4(id string, name string, city string
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理,以及交互查询三个领域,实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 完成批处理的流程。...gist 在批处理模式下,所有的数据源和输出都各自有一个固定的模块(使用了Spark的Datasource API),然后对模块做配置即可,无需使用不同的模块。...启动StreamingPro Local模式: cd $SPARK_HOME ....file:///tmp/test.json 访问 http://127.0.0.1:4040 可进入Spark UI 集群模式: cd $SPARK_HOME ....这是一个标准的Spark 批处理程序
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理,以及交互查询三个领域,实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 构建流式(Spark Streaming)计算程序 准备工作...另外我们知道,在一般流式计算中,我们经常需要一些映射数据,比如ip->地理位置 的映射关系。所以我们定义了一张testJoinTable表,然后该表可以直接可以被流式数据中使用(使用Join)。...UI 集群模式: cd $SPARK_HOME ....1.6.1.jar \ -streaming.name test \ -streaming.job.file.path hdfs://cluster/tmp/test.json 这里需要注意的是...这是一个标准的Spark 流式处理程序
需要强调的一点是,如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库,并不需要事先安装 Hive。一般来说,最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。...使用内嵌的 Hive 如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可. ...Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse ? 然而在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive 二....2.3 使用hiveserver2 + beeline spark-sql 得到的结果不够友好, 所以可以使用hiveserver2 + beeline 1....3.2 从hive中写数据 3.2.1 使用hive的insert语句去写 3.2.1.1 写入数据(默认保存到本地) 1.源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02
那 Spark SQL 具体的实现方式是怎样的?如何进行使用呢? 下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式,并通过十步操作实战,轻松拿下 Spark SQL 的使用。...1.2 读取数据源进行创建 Spark SQL 支持的数据源包括:文件、数据库、Hive 等。 1.2.1....读取文件数据源 Spark SQL 支持的文件类型包括:parquet、text、csv、json、orc 等。...读取数据库数据源 Spark SQL 支持通过 JDBC 读取外部数据库的数据作为数据源。...4 Spark SQL 使用实战 有了上面及之前介绍的理论知识为基础,下面手把手带大家十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作,用实战的形式实践学习到的理论知识,以加深对 Spark SQL 的印象与理解
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