欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...数据写入到hive表中 从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(...,调用insertInto函数时，首先指定数据库，使用的是hiveContext.sql("use DataBaseName") 语句，就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了。...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中
使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people5....对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people") 通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("SELECT *...: string, age: bigint] RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名...DataFrame与DataSet的互操作 DataFrame转DataSet 创建一个DateFrame scala> val df = spark.read.json("examples/src/main...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（HQL）等。
Shark是在Hive的代码库上构建的，使用Hive查询编译器来解析Hive查询并生成的抽象的语法树，它会转换为一个具有某些基本优化的逻辑计划。...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...任何BI工具都可以连接到Spark SQL，以内存速度执行分析。同时还提供了java、scala、python和R支持的Dataset Api和DataFrame Api。...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。
Hudi是一个数据湖平台，支持增量数据处理，其提供的更新插入和增量查询两大操作原语很好地弥补了传统大数据处理引擎（如Spark、Hive等）在这方面的缺失，因而受到广泛关注并开始流行。...要注意的是：为避免桶名冲突，你应该定义并使用自己的桶，并在后续操作中将所有出现glue-hudi-integration-example的配置替换为自己的桶名。...在Glue作业中读写Hudi数据集 接下来，我们从编程角度看一下如何在Glue中使用Hudi，具体就是以GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的实现为主轴，介绍几个重要的技术细节...Hudi最简单也是最常用的一种读取方式：快照读取，即：读取当前数据集最新状态的快照。...Hudi要开启Hive Sync，同时指定同步到Hive的什么库里的什么表。
Hive DDLs 如 ALTER TABLE PARTITION ... SET LOCATION 现在可用于使用 Datasource API 创建的表....由于这个原因, 当将 Hive metastore Parquet 表转换为 Spark SQL Parquet 表时, 我们必须调整 metastore schema 与 Parquet schema...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。...DataFrames 仍然可以通过调用 .rdd 方法转换为 RDDS 。 在 Scala 中，有一个从 SchemaRDD 到 DataFrame 类型别名，可以为一些情况提供源代码兼容性。...所支持的 Hive 特性 Spark SQL 支持绝大部分的 Hive 功能，如: Hive query（查询）语句, 包括: SELECT GROUP BY ORDER BY CLUSTER
通过反射获取Bean的基本信息，依据Bean的信息定义Schema。当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...当Hive metastore Parquet表转换为enabled时，表修改后缓存的元数据并不能刷新。所以，当表被Hive或其它工具修改时，则必须手动刷新元数据，以保证元数据的一致性。...，可用DataFrame或Spark SQL临时表的方式调用数据源API。...在后续的Spark版本中将逐渐增强自动调优功能，下表中的参数在后续的版本中或许将不再需要配置。 ?
---- DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待。 DataFrame 也是懒执行的。...5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。...注意：使用全局表时需要全路径访问，如：global_temp.persons 3.4 创建 DataSet DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。...一个 DataFrame 可以进行 RDDs 方式的操作，也可以被注册为临时表。把 DataFrame 注册为临时表之后，就可以对该 DataFrame 执行 SQL 查询。 ...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。
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...19| Justin| +----+-------+ 2）从RDD中转换 参照第2.5节的内容:DateFrame 转换为RDD 3） 从Hive Table进行查询返回 这个将在后面的博文中涉及到...语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =...如果想应用范围内仍有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问,如：global_temp：people。...全局的临时视图存在于系统数据库 global_temp中，我们必须加上库名去引用它 5）对于DataFrame创建一个全局表 scala> df.createGlobalTempView("people
- SQL 分析引擎，可以类似Hive框架，解析SQL，转换为RDD操作 - 4个特性 易用性、多数据源、JDBC/ODBC方式、与Hive集成 2、DataFrame 是什么 - 基于RDD...中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()...，封装到DataFrame中，指定CaseClass，转换为Dataset scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json...> 2.4.5version> dependency> 范例演示：采用JDBC方式读取Hive中db_hive.emp表的数据。
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率 DataFrame有如下特性...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...无论是DSL编程还是SQL编程，性能一模一样，底层转换为RDD操作时，都是一样的：Catalyst 17-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至MySQL 将分析数据保持到MySQL表中，直接调用
DataFrame API 可在 Scala、Java、Python 和 R 中使用。在 Scala 和 Java 中，DataFrame 由一个元素为 Row 的 Dataset 表示。...使用反射来推断模式 Spark SQL 的 Scala 接口支持将元素类型为 case class 的 RDD 自动转为 DataFrame。case class 定义了表的模式。...），那么可以通过以下三步来创建 DataFrame： 将原始 RDD 转换为 Row RDD 根据步骤1中的 Row 的结构创建对应的 StructType 模式 通过 SparkSession 提供的...DataFrame 可以创建临时表，创建了临时表后就可以在上面执行 sql 语句了。本节主要介绍 Spark 数据源的加载与保存以及一些内置的操作。...Spark SQL thrift server 可以与现有已安装的 Hive 兼容，不需要修改当前的 Hive Metastore 或表数据的存放位置。
，Row表示每行数据，抽象的，并不知道每行Row数据有多少列，弱类型 案例演示，spark-shell命令行 Row 表示每行数据，如何获取各个列的值 RDD如何转换为DataFrame -...DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...} 09-[掌握]-toDF函数指定列名称转换为DataFrame SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用...范例演示：将数据类型为元组的RDD或Seq直接转换为DataFrame。...无论是DSL编程还是SQL编程，性能一模一样，底层转换为RDD操作时，都是一样的：Catalyst 17-[掌握]-电影评分数据分析之保存结果至MySQL 将分析数据保持到MySQL表中，直接调用
Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表 外部数据库 现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...这些隐式转换函数包含了许多DataFrame和Dataset的转换方法，例如将RDD转换为DataFrame或将元组转换为Dataset等。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询
在这一文章系列的第二篇中，我们将讨论Spark SQL库，如何使用Spark SQL库对存储在批处理文件、JSON数据集或Hive表中的数据执行SQL查询。...可以通过如下数据源创建DataFrame： 已有的RDD 结构化数据文件 JSON数据集 Hive表 外部数据库 Spark SQL和DataFrame API已经在下述几种程序设计语言中实现： Scala...可以在用HiveQL解析器编写查询语句以及从Hive表中读取数据时使用。 在Spark程序中使用HiveContext无需既有的Hive环境。...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...，Hive表，甚至可以通过JDBC数据源加载关系型数据库表中的数据。
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...city","occupation","tel","fixPhoneNum","bankName","address")) //将kudurdd转换转换为DataFrame对象，写到hive的表中...7.在代码的业务中，Fayson又将数据Kudu表的数据写会到Hive的kudu2hive表中 ?
Hive 的查询。 ...使用 DataFrame 进行编程 Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式. ...有了 SparkSession 之后, 通过 SparkSession有 3 种方式来创建DataFrame: 通过 Spark 的数据源创建 通过已知的 RDD 来创建 通过查询一个 Hive 表来创建...对于DataFrame创建一个全局表 scala> val df = spark.read.json("file:///opt/module/spark-local/examples/src/main/...通过SQL语句实现查询全表 scala> spark.sql("select * from global_temp.people") res31: org.apache.spark.sql.DataFrame
启动各个框架服务命令如下，开发程序代码时为本地模式LocalMode运行，测试生产部署为 YARN集群模式运行，集成Hive用于进行表的元数据管理，使用Oozie和Hue调度执行程序： # Start...>1.7.2 ⚫ 第三步、ip2region的使用 2.2Hive 表创建 将广告数据ETL后保存到Hive 分区表中，启动Hive交互式命令行...*第二步、解析IP地址为省份和城市 *第三步、数据保存至Hive表 */ 全部基于SparkSQL中DataFrame数据结构，使用DSL编程方式完成，其中涉及到DataFrame 转换为RDD...至Hive表或Parquet文件，封装到：saveAsHiveTable或 saveAsParquet方法，接收DataFrame，无返回值Unit 运行完成以后，启动Spark JDBC/ODBC...，存储在Hive分区表，依据分区查询数据； ⚫ 第二、报表分为两大类：基础报表统计（上图中①）和广告投放业务报表统计（上图中②）； ⚫ 第三、不同类型的报表的结果存储在MySQL不同表中，上述7个报表需求存储
问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...我们打印schema [Scala] 纯文本查看 复制代码 ? mergedDF.printSchema() ? 接着我们现实数据 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换 当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码。 ...三、SparkSQL入门 SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。...1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。它是个只读的表，不能在运算过程再往里加元素。 ...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。
但是，随着Spark的发展，对于野心勃勃的Spark团队来说，Shark对于hive的太多依赖（如采用hive的语法解析器、查询优化器等等），制约了Spark的One Stack rule them all...显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...SparkSql将RDD封装成一个DataFrame对象，这个对象类似于关系型数据库中的表。 1、创建DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...#查看列的类型等属性root|-- id: integer (nullable = true) 创建多列DataFrame对象 DataFrame就相当于数据库的一张表。...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。
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