SQL 是 Spark 处理结构化数据的一个模块.与基础的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 提供了查询结构化数据及计算结果等信息的接口.在内部, Spark SQL 使用这个额外的信息去执行额外的优化...DataFrames 可以从大量的 sources 中构造出来, 比如: 结构化的文本文件, Hive中的表, 外部数据库, 或者已经存在的 RDDs....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...一些数据库，例如 H2，将所有名称转换为大写。 您需要使用大写字母来引用 Spark SQL 中的这些名称。 性能调优 对于某些工作负载，可以通过缓存内存中的数据或打开一些实验选项来提高性能。...这主要是因为 DataFrames 不再从 RDD 直接继承，而是由 RDDS 自己来实现这些功能。DataFrames 仍然可以通过调用 .rdd 方法转换为 RDDS 。
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive...如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API，则使用 RDDs； 如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流)，则使用 RDDs， 如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据)...在 Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的...，Spark 会将其转换为一个逻辑计划； Spark 将此逻辑计划转换为物理计划，同时进行代码优化； Spark 然后在集群上执行这个物理计划 (基于 RDD 操作) 。
Spark SQL 它是一个用于结构化数据处理的Spark模块，它允许你编写更少的代码来完成任务，并且在底层，它可以智能地执行优化。SparkSQL模块由两个主要部分组成。...我们将只讨论第一部分，即结构API的表示，称为DataFrames和DataSet，它们定义了用于处理结构化数据的高级API。...Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...以下代码将完全使用Spark 2.x和Scala 2.11 从RDDs创建DataFrames val rdd = sc.parallelize(1 to 10).map(x => (x, x * x)...· DataSet有称为编码器的帮助程序，它是智能和高效的编码实用程序，可以将每个用户定义的对象内的数据转换为紧凑的二进制格式。
什么是 Spark SQL DataFrame? 从Spark1.3.0版本开始，DF开始被定义为指定到列的数据集（Dataset）。...在Scala API中，DataFrames是Dataset[Row]的类型别名。在Java API中，用户使用数据集来表示数据流。 3. 为什么要用 DataFrame?...创建DataFrames 对于所有的Spark功能，SparkSession类都是入口。...Spark SQL能对多种数据源使用DataFrame接口。使用SparkSQL DataFrame 可以创建临时视图，然后我们可以在视图上运行sql查询。 6....Spark中DataFrame的缺点 Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全，因此，如果结构未知，则不能操作数据 一旦将域对象转换为Data frame ，则域对象不能重构
= spark.read.json("/usr/file/json/emp.json") df.show() // 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames...RDD 转换为 dataFrame val deptDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) deptDF.show() 1.4 DataFrames与Datasets...互相转换 Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1...: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] # Datasets转DataFrames...").show() 参考资料 Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide > Getting Started
当然从目前一些介绍来看，这个升级版本在SQL查询方面将更加强大。...最终的Apache Spark 2.0发布还有几个星期，其新特性主要如下： 更简单：SQL和简化的API Spark 2.0依然拥有标准的SQL支持和统一的DataFrame/Dataset API...但我们扩展了Spark的SQL 性能，引进了一个新的ANSI SQL解析器并支持子查询。Spark 2.0可以运行所有的99 TPC-DS的查询，这需要很多的SQL：2003功能。...作为一个编译器 Spark 2.0将拥有更快的速度，下图是Spark 2.0和Spark 1.6的速度对比图： ?...更智能：结构化数据流 通过在DataFrames之上构建持久化的应用程序来不断简化数据流，允许我们统一数据流，支持交互和批量查询。
DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD. DataFrame 首先在Spark 1.3 版中引入，以克服Spark RDD 的局限性。...Spark DataFrames 是数据点的分布式集合,但在这里,数据被组织到命名列中。DataFrames 可以将数据读取和写入格式, 如 CSV、JSON、AVRO、HDFS 和 HIVE表。...开发人员需要自己编写优化的代码 使用catalyst optimizer进行优化 使用catalyst optimizer进行优化 图式投影 需要手动定义模式 将自动查找数据集的架构 还将使用SQL引擎自动查找数据集的架构...，请使用DataFrame; 如果 需要高级表达式、筛选器、映射、聚合、平均值、SUM、SQL查询、列式访问和对半结构化数据的lambda函数的使用，请使用DataFrame; 如果您希望在编译时具有更高的类型安全性...，则需要类型化JVM对象，利用催化剂优化，并从Tungsten高效的代码生成中获益，请使用DataSet; 如果您希望跨spark库统一和简化API，请使用DataFrame;如果您是R用户，请使用DataFrames
撰写本文时 Spark 的最新版本为 2.0.0 概述 Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。...DataFrames（Dataset 亦是如此） 可以从很多数据中构造，比如：结构化文件、Hive 中的表，数据库，已存在的 RDDs。...提供特定于域的语言结构化数据操作。...SQL 支持两种不同的方式将 RDDs 转换为 Datasets。...缓存数据至内存 Spark SQL 通过调用 spark.cacheTable 或 dataFrame.cache() 来将表以列式形式缓存到内存。
Types 7.2 NaN 语义 1 概述（Overview） 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。...DataFrames可以通过多种数据构造，例如：结构化的数据文件、hive中的表、外部数据库、Spark计算过程中生成的RDD等。...* FROM table") 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换（Interoperating with RDDs） Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式：...有些数据库（例：H2）将所有的名字转换为大写，所以在这些数据库中，Spark SQL也需要将名字全部大写。
首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据处理。...它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames，也可以作为分布式SQL查询引擎。 开始Spark SQL Spark SQL中所有功能的入口点是SQLContext类，或者它子类中的一个。...函数使应用可以以编程方式运行SQL查询，并且将结果以DataFrame形式返回。...具体案例见后面 Spark SQL支持两种不同的方法，用于将存在的RDDs转换成DataFrames。第一种方法使用反射来推断包含特定类型的对象的RDD的模式。...这个RDD可以隐式地转换为DataFrame，然后注册成表， 表可以在后续SQL语句中使用Spark SQL中的Scala接口支持自动地将包含JavaBeans类的RDD转换成DataFrame。
您还可以将分析报告保存到许多系统和文件格式。 7.1 DataFrames DataFrames是一种抽象，类似于关系数据库系统中的表。它们由指定的列组成。...DataFrames是行对象的集合，这些对象在PySpark SQL中定义。DataFrames也由指定的列对象组成。用户知道表格形式的模式，因此很容易对数据流进行操作。...7.3 Structured Streaming 我们可以使用结构化流框架(PySpark SQL的包装器)进行流数据分析。...我们可以使用结构化流以类似的方式对流数据执行分析，就像我们使用PySpark SQL对静态数据执行批处理分析一样。正如Spark流模块对小批执行流操作一样，结构化流引擎也对小批执行流操作。...结构化流最好的部分是它使用了类似于PySpark SQL的API。因此，学习曲线很高。对数据流的操作进行优化，并以类似的方式在性能上下文中优化结构化流API。
欢迎关注我的微信公众号：FunnyBigData 概述 Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎的、可扩展的且支持容错的流处理引擎。...你可以像表达静态数据上的批处理计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将随着流式数据的持续到达而持续运行，并不断更新结果。...你将使用类似对于静态表的批处理方式来表达流计算，然后 Spark 以在无限表上的增量计算来运行。 基本概念 将输入的流数据当做一张 “输入表”。把每一条到达的数据作为输入表的新的一行来追加。 ?...某些操作，比如 map、flatMap 等，需要在编译时就知道类型，这时你可以将 DataFrame 转换为 Dataset（使用与静态相同的方法）。...你也可以通过将spark.sql.streaming.schemaInference 设置为 true 来重新启用 schema 推断。
调用 cache()，就可以将数据集进行缓存： linesWithSpark.cache() scala Spark SQL 和 DataFrames Spark SQL 是 Spark 内嵌的模块...，用于结构化数据。...下面仍在 Spark shell 中演示一下 Spark SQL 的基本操作，该部分内容主要参考了 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 指南。...Spark Streaming 使用 Spark API 进行流计算，这意味着在 Spark 上进行流处理与批处理的方式一样。...编程指南（Spark Programming Guide）； 如果你想对 Spark SQL 的使用有更多的了解，可以查看 Spark SQL、DataFrames 和 Datasets 指南； 如果你想对
这是启用AQE之前和之后第一个TPC-DS查询的执行结果： 动态将排序合并联接转换为广播联接 当任何联接端的运行时统计信息小于广播哈希联接阈值时，AQE会将排序合并联接转换为广播哈希联接。...spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled 设置为true ，Spark将根据以下内容合并连续的shuffle分区 设置为spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes...因此，倾斜联接优化将使用spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes指定的值将分区A0划分为子分区，并将它们中的每一个联接到表B的对应分区B0。...静态数据集部分受到流技术的挑战：Spark团队首先创建了一个基于RDD的笨拙设计，然后提出了一个涉及DataFrames的更好的解决方案。...静态计划部分受到SQL和Adaptive Query Execution框架的挑战，从某种意义上说，结构化流对于初始流库是什么：它应该一直是一个优雅的解决方案。
Overview页 http://spark.apache.org/docs/latest/index.html Spark概述 Apache Spark 是一个快速的，分布式集群计算系统.它提供了高等级的针对...它还支持一套高级的工具集： Spark SQL，Sql和结构化数据处理； MLlib ，机器学习； GraphX ，图处理； 还有 Spark Streaming....SQL, Datasets, and DataFrames:处理结构数据 关系型查询（比RDD新的API） Structured Streaming: 处理结构化数据流 关系型查询 (使用Datasets...和 DataFrames, 比 DStreams更新的api) Spark Streaming: 用DStreams 处理数据流 (旧 API) MLlib: 机器学习 GraphX:图处理 API...文档 Spark R API (Roxygen2)r文档 Spark SQL, Built-in Functions (MkDocs) sparksql文档 Deployment Guides:部署指南
mod=viewthread&tid=23489 写了关于spark sql如何读取数据源，下面说下spark sql的各种操作。...can be run over a temporary view created using DataFrames val results = spark.sql("SELECT name FROM...people") // The results of SQL queries are DataFrames and support all the normal RDD operations...val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS() 上面是person类转换为序列，然后序列转换为DataFrame。...can be run over a temporary view created using DataFrames val results = spark.sql("SELECT name FROM
）是一种基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine （流处理引擎）。...Spark SQL 引擎将随着 streaming data 持续到达而增量地持续地运行，并更新最终结果。...在同一个 optimized Spark SQL engine （优化的 Spark SQL 引擎）上执行计算。...接下来，我们使用 .as[String] 将 DataFrame 转换为 String 的 Dataset ，以便我们可以应用 flatMap 操作将每 line （行）切分成多个 words 。...要做到这一点，您可以使用与 static DataFrame 相同的方法将这些 untyped （无类型）的 streaming DataFrames 转换为 typed streaming Datasets
Spark流将批处理的Apache Spark概念扩展到流中，通过将流分解成连续的一系列微批量，然后可以使用Apache Spark API进行操作。...结构化流 结构化流Structured Streaming(在Spark 2.x中添加)将会改进Spark SQL对Spark Core API的优化：更高级别的API和更容易编写应用程序的抽象。...结构化流的所有查询都经过了Catalyst查询优化器，甚至可以以交互的方式运行，允许用户对实时流数据执行SQL查询。...历史版本Spark流媒体api将继续得到支持，但项目建议将其移植到结构化的流媒体上，因为新方法使得编写和维护流代码更容易忍受。 Apache Spark的下一步如何发展？...更妙的是，因为结构化流是在Spark SQL引擎之上构建的，因此利用这种新的流媒体技术将不需要任何代码更改。 除了提高流处理性能，Apache Spark还将通过深度学习管道增加对深度学习的支持。
与RDD进行互操作 Spark SQL支持两种不同方法将现有RDD转换为Datasets。第一种方法使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。...使用反射推断模式 Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case classes的RDD转换为DataFrame。Case class定义表的schema。...此RDD可以隐式转换为DataFrame，然后将其注册为表格。表可以在随后的SQL语句中使用。...statements can be run by using the sql methods provided by Spark val teenagersDF = spark.sql("SELECT...can be run over a temporary view created using DataFrames val results = spark.sql("SELECT name FROM
3.1、Discretized Stream是Spark Streaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流。...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？ ...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！ c、Spark的特点： 易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接。...由于与R和Pandas的DataFrame类似，Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。 ? 2、创建DataFrames？...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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
