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
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
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。
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
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
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 $SHome/hive-site.xml \ --conf "spark.sql.hive.thriftServer.singleSession...我们可以通过http创建一张表 //这里的sql是： CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table4(id string, name string, city string
需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。...使用内嵌的 Hive 如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可. ...Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$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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