本文转载：http://www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂...XML文档导入数据表，以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到...Sql Server 2005真正的实力了。...现在假设有这样一个数据表： CREATE TABLE BaseVendorAndAddress ( BaseVendorName VARCHAR(50) , BaseVendorTaxId...Sql Server 2005太强大了（各位高手请勿蔑视小生这种“没见过世面”的夸张），以下是处理方法： DECLARE @XML XML SET @XML= ' .
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。...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...Spark SQL用户可以使用Data Sources Api从各种数据源读取和写入数据，从而创建DataFrame或DataSet。...1、Spark SQL可以使用SQL语言向Hive表写入数据和从Hive表读取数据。SQL可以通过JDBC、ODBC或命令行在java、scala、python和R语言中使用。...当在编程语言中使用SQL时，结果会转换为DataFrame。 2、Data Source Api为使用Spark SQL读取和写入数据提供了统一的接口。
如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。 ...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...2、由外部文件构造DataFrame对象 1.读取txt文件 txt文件不能直接转换成，先利用RDD转换为tuple。然后toDF()转换为DataFrame。...Parquet文件下载后是否可以直接读取和修改呢？ Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的。Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。 ...库下有一张表为tabx 执行代码： import org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqc = new SQLContext(sc); scala
如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。...所以，行存储在写入上占有很大的优势。 3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...2、由外部文件构造DataFrame对象 1.读取txt文件 txt文件不能直接转换成，先利用RDD转换为tuple。然后toDF()转换为DataFrame。...Parquet文件下载后是否可以直接读取和修改呢？ Parquet文件是以二进制方式存储的，是不可以直接读取和修改的。Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。
【业务系统部分】 3、推荐结果展示部分，从 MongoDB 中将离线推荐结果、实时推荐结果、内容推荐结果进行混合，综合给出相对应的数据。 ... 对于具体的 DataLoader 子项目，需要 spark 相关组件，还需要 mongodb 的相关依赖，我们在 pom.xml 文件中引入所有依赖（...3.2 数据加载准备 在 src/main/ 目录下，可以看到已有的默认源文件目录是 java，我们可以将其改名为 scala。...在 src/main/resources 下新建配置文件 log4j.properties，写入以下内容： log4j.rootLogger=info, stdout log4j.appender.stdout...在 DataLoader/src/main/scala 下新建 package，命名为 com.atguigu.recommender，新建名为 DataLoader 的 scala 单例 object
on files directly （直接在文件上运行 SQL） Save Modes （保存模式） Saving to Persistent Tables （保存到持久表） Bucketing...Run SQL on files directly （直接在文件上运行 SQL） 不使用读取 API 将文件加载到 DataFrame 并进行查询, 也可以直接用 SQL 查询该文件....Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...默认情况下，我们将以纯文本形式读取表格文件。 请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...对于代表一个 JSON dataset 的 DataFrame，用户需要重新创建 DataFrame，同时 DataFrame 中将包括新的文件。
这里在Spark2的环境变量中将kudu-spark2的依赖包，确保Spark2作业能够正常的调用kudu-spark2提供的API。...describe: Spark2 使用KuduContext访问Kudu * 该示例业务逻辑，Spark读取Hive的ods_user表前10条数据，写入Kudu表（通过ods_user表的Schema...创建kudu表） * 读取kudu_user_info表数据，将返回的rdd转换为DataFrame写入到Hive的kudu2hive表中 * creat_user: Fayson * email...val odsuserdf = spark.sql("select * from ods_user limit 10") //判断表是否存在 if(!...10条数据写入到kudutableName表中 kuduContext.upsertRows(odsuserdf, kuduTableName) //读取出kuduTableName表的数据
load() scala> df.collect() 对于已有的ORC格式数据文件，你也可以直接使用Hive的create table语法直接创建事务表，而无需进行任何数据格式转换。...如果已有的数据文件格式为Parquet，同样的方法你只能创建仅支持插入(insert-only)的表。 深度分析 3.1 Why Hive ACID?...3.Delta.io是为Spark和Parquet量身定制的，但是它的写入放大(high write amplification)，缺少SQL DML支持和缺乏压缩支持方面都存在明显的缺陷。...由于云存储与HDFS语义上的差异，在云中使用此类工具不可避免会碰到一些问题，这里强调两点： 云存储中重命名(renames)开销特别大 - Hive在写入数据的时候，首先会将其写入临时位置，然后在最后的提交步骤中将其重命名为最终位置...在AWS的S3等云存储系统中，重命名的开销比较大。 为了减少Hive因为这个特性带来的印象，我们更改了Qubole中Hive的行为，使其直接写入最终位置，并避免了昂贵的重命名操作。
让我们了解如何使用 Apache Hudi 来实现这种 SCD-2 表设计。 Apache Hudi 是下一代流数据湖平台。Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。...Hudi 提供表、事务、高效的 upserts/deletes、高级索引、流式摄取服务、数据Clustering/压缩优化和并发性，同时将数据保持为开源文件格式。...接下来让我们创建一个DataFrame，其中将包含来自 delta 表和目标表的属性，并在目标上使用内连接，它将获取需要更新的记录。...> spark.sql("refresh table stg_wmt_ww_fin_rtn_mb_dl_secure.hudi_product_catalog") scala> spark.sql(".../移动，这可能会影响写入时的性能 • 在查询数据期间，根据代表主要过滤器的属性对目标表进行分区总是一个更好的主意。
，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER 某字段 • 如果设置为FIRST，那么新加的列在表的第一列...Schema变更 COW MOR 说明 在最后的根级别添加一个新的可为空列 Yes Yes Yes意味着具有演进模式的写入成功并且写入之后的读取成功读取整个数据集 向内部结构添加一个新的可为空列（最后）...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...目前Hudi 不维护模式注册表，其中包含跨基础文件的更改历史记录。...No No 对于Spark数据源的MOR表，写入成功但读取失败。
保存结果到HDFS中，或直接打印出来 。...（15）再将DataFrame转化为ORC格式数据（该格式文件是二进制文件） scala> df.write.orc("file:///tmp/orc") [root@node1 ~]# ls /tmp...> 14.9 临时表 scala> userDF.createOrReplaceTempView("users") scala> val groupedUsers=spark.sql("select...> 注意：在Spark程序运行中，临时表才存在。...14.10 Spark SQL的表 （1）Session范围内的临时表 df.createOrReplaceTempView(“tableName”) 只在Session范围内有效，Session结束临时表自动销毁
最新版本包括一些新功能和改进，例如对Scala 2.12的支持， exactly-once S3文件sink，复杂事件处理与流SQL的集成，下面有更多功能。...这允许用户使用较新的Scala版本编写Flink应用程序，并利用Scala 2.12生态系统。 2.支持状态演变 在许多情况下，由于需求的变化，长期运行的Flink应用程序需要在其生命周期内变化。...3.S3 StreamingFileSink实现Exactly-once Flink 1.6.0中引入的StreamingFileSink现在已经扩展到支持写入S3文件系统，只需一次处理保证。...Temporal Joins允许使用处理时间或事件时间，在符合ANSI SQL的情况下，使用不断变化/更新的表来进行内存和计算效率的Streaming数据连接。...API中添加了以下内置函数：TO_BASE64，LOG2，LTRIM，REPEAT，REPLACE，COSH，SINH，TANH SQL Client现在支持在环境文件和CLI会话中定义视图。
3.2 数据加载准备 在 src/main/目录下，可以看到已有的默认源文件目录是 java，我们可以将其改名为 scala。...在 src/main/resources 下新建配置文件 log4j.properties，写入以下内容： log4j.rootLogger=info, stdout log4j.appender.stdout...在 DataLoader/src/main/scala 下新建 package，命名为 com.atguigu.recommender，新建名为 DataLoader 的 scala class 文件。...resources 文件夹下引入 log4j.properties，然后在 src/main/scala 下新建 scala 单例对象 com.atguigu.statistics.StatisticsRecommender...实现思路：通过 Spark SQL 读取评分数据集，统计所有评分中评分个数最多的电影，然后按照从大到小排序，将最终结果写入 MongoDB 的 RateMoreMovies【电影评分个数统计表】数据集中
表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。...具体实现，输出表最直接的方法，就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中。 ? 一、输入到文件 ?...2.1 追加模式（Append Mode） 在追加模式下，表（动态表）和外部连接器只交换插入（Insert）消息。...对于 jdbc 的创建表操作，天生就适合直接写 DDL 来实现，所以我们的代码可以这样写： import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment...表可以转换为 DataStream 或 DataSet。这样，自定义流处理或批处理 程序就可以继续在Table API 或 SQL 查询的结果上运行了。
Table API和SQL集成在共同API中。这个API的中心概念是一个用作查询的输入和输出的表。本文档显示了具有表API和SQL查询的程序的常见结构，如何注册表，如何查询表以及如何发出表。...相反，我们建议将Flink配置为在系统类加载器中包含flink-table依赖关系。这可以通过将./opt文件夹中的flink-table.jar文件复制到./lib文件夹来完成。...五，查询表 1，Table API Table API是用于Scala和Java的语言集成查询API。与SQL相反，查询没有被指定为字符串，而是在主机语言中逐步构建。后面会出文章详细介绍这个特性。...通过将Table API返回的对象注册成表也可以进行一个SQL查询请求，在SQL查询的FROM子句中引用它。 六，输出一张表 为了输出一个表，可以将它写入一个TableSink。...不仅仅可以在TableEnvironment中注册DataStream或DataSet，也可以直接转换为Table。
在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...因为 drop table 和 create table 是非原子性操作，如果drop table完成后，重建的sql因为某些不可抗原因失败了，会直接导致数据丢失，而这个表也变成不可用状态。...如下sql，如果create table失败，table将处于不可用状态： 更佳的方式应该如下： 当数据重新生成完以后只需要使用原子操作更新hive的location即可，这样就可以保证每次写入数据时不影响表的使用...Spark cache是使用给定的存储级别来缓存表的内容或查询的输出内容，常用于未来查询中复用原始文件的场景。...添加spark配置：spark.sql.crossJoin.enabled=true 但是不建议这么做，这样会导致其他可能有隐患的join也被忽略了 四、写入分区表时，Spark会默认覆盖所有分区，如果只是想覆盖当前
Append，默认值，追加数据 - Update，当结果表有数据更新再输出 - Complete，不管三七二十一，直接将结果表数据全部输出 入门案例 第一步、运行官方案例，从netcat...文件数据源（File Source）：将目录中写入的文件作为数据流读取，支持的文件格式为：text、csv、json、orc、parquet 可以设置相关可选参数： 演示范例：监听某一个目录...Sink（文件接收器） 将输出存储到目录文件中，支持文件格式：parquet、orc、json、csv等，示例如下： Memory Sink（内存接收器） 输出作为内存表存储在内存中， 支持...foreach允许每行自定义写入逻辑（每条数据进行写入） foreachBatch允许在每个微批量的输出上进行任意操作和自定义逻辑，从Spark 2.3版本提供 foreach表达自定义编写器逻辑具体来说...将DataFrame写入Kafka时，Schema信息中所需的字段： 需要写入哪个topic，可以像上述所示在操作DataFrame 的时候在每条record上加一列topic字段指定，也可以在DataStreamWriter
source /etc/profile ##生效 配置flink–Standalone模式： ## flink-conf.yaml 文件配置vim $FLINK_HOME/conf/flink-conf.yaml...## slavesvim $FLINK_HOME/conf/slaves ##配置从节点ip ##写入dataming 以上 flink单例模型配置完毕 2、SQL Client与hive集成配置 2.1...配制yaml文件 cp $FLINK_HOME/conf/sql-client-defaults.yaml sql-client-hive.yamlvim $FLINK_HOME/conf/sql-client-hive.yaml...3.2 创建表 CREATE TABLE mykafka (name String, age Int) WITH ( 'connector.type' = 'kafka', 'connector.version...此时在hive中也能看到用flink sql client 新创建的表啦： ? 3.3 写数据 此时，用kafka生产端写入几条数据，可以从flink端查到了： ? ?
您可以从 Scala、Python、R 和 SQL shell 中交互式地使用它。 普遍性，结合 SQL、流处理和复杂分析。...所以，如果面对大规模数据还是需要我们使用原生的API来编写程序（Java或者Scala）。但是对于中小规模的，比如TB数据量以下的，直接使用PySpark来开发还是很爽的。 8....name', 'age', 'score']) print(Spark_df.show()) save_table = "tmp.samshare_pyspark_savedata" # 方式2.1: 直接写入到..." + save_table) # 方式2.2: 注册为临时表，使用SparkSQL来写入分区表 Spark_df.createOrReplaceTempView("tmp_table") write_sql...(write_sql) print(datetime.now().strftime("%y/%m/%d %H:%M:%S"), "测试数据写入到表" + save_table) Reference PySpark
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。...此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse...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. ...查看某个数据库 scala> spark.sql("select * from emp").show // 显示100行 scala> spark.sql("select * from emp")....("user spark1016") // 可以把数据写入到hive中，表可以存着也可以不存在 df.write.mode("append").saveAsTable("user2")
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