当以另外的编程语言运行SQL 时, 查询结果将以 Dataset/DataFrame的形式返回.您也可以使用 命令行或者通过 JDBC/ODBC与 SQL 接口交互....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。...在内存中缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存中的列格式来缓存表。...内存缓存的配置可以使用 SparkSession 上的 setConf 方法或使用 SQL 运行 SET key=value 命令来完成。...对于 JSON 持久表（即表的元数据存储在 Hive Metastore），用户可以使用 REFRESH TABLE SQL 命令或 HiveContext 的 refreshTable 方法，把那些新文件列入到表中
conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口 通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。 例子： [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...通常自动创建通过SparkSession的implicits 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）， 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。...table函数 public Dataset table(String tableName)返回指定的table/view作为DataFrame tableName是可以合格或则不合格的名称。
可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算，都会使用相同的引擎。...用来保存数据到永久表的 DataFrame 可以通过调用 SparkSession 的 table 方法来创建。...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。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。...200 执行 join 和聚合操作时，shuffle 操作的分区数 分布式 SQL 引擎 使用 JDBC/ODBC 或命令行接口，Spark SQL 还可以作为一个分布式查询引擎。
您可以使用 Scala ， Java ， Python 或 R 中的 Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time...要实际执行此示例代码，您可以在您自己的 Spark 应用程序 编译代码，或者简单地 运行示例 一旦您下载了 Spark 。我们正在展示的是后者。...对于 ad-hoc use cases （特殊用例），您可以通过将 spark.sql.streaming.schemaInference 设置为 true 来重新启用 schema inference...相反，这些功能可以通过显式启动 streaming query 来完成（参见下一节）。 count() - 无法从 streaming Dataset 返回 single count 。...但是在 Complete Mode 模式下，重新启动的查询将重新创建完整的表。 Table name is the query name.
什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...前面的 RDD、DF、DS切换的时候数据都是创建的view。isTemporary = true，但是也可以用内置的Hive来创建table哦！...运行Spark SQL CLI Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。...可以实现相同的效果，而不用显式创建 SparkConf，SparkContext或 SQLContext，因为它们都被封装在 SparkSession 中。...在下面的代码示例中，我们创建了一个表，并在其上运行 SQL 查询。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。...除了使访问 DataFrame 和 Dataset API 更简单外，它还包含底层的上下文以操作数据。
默认为HiveSQL语法解析器，用户可以通过配置切换成SQL语法解析器，来运行HiveSQL不支持的语法。...SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...存储一个DataFrame，可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。...可以在Spark目录下执行如下命令来启动JDBC/ODBC服务： ....SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。
通常系统使用 Apache Parquet 或 ORC 等开放文件格式将数据写入一次，并将其存储在高度可扩展的对象存储或分布式文件系统之上。Hudi 作为数据平面来摄取、转换和管理这些数据。...时间线存储在 .hoodie 文件夹中，在我们的例子中是存储桶。事件将保留在时间线上直到它们被删除。整个表和文件组都存在时间线，通过将增量日志应用于原始基本文件，可以重建文件组。...查询数据 让我们将 Hudi 数据加载到 DataFrame 中并运行示例查询。...每次写入 Hudi 表都会创建新的快照。将快照视为可用于时间旅行查询的表版本。尝试一些时间旅行查询（您必须更改时间戳以与您相关）。...请注意如果您运行这些命令，它们将改变 Hudi 表模式，使其与本教程不同。
你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch...你也可以通过将spark.sql.streaming.schemaInference 设置为 true 来重新启用 schema 推断。...为启动此功能，在Spark 2.1中，引入了 watermark（水印），使引擎自动跟踪数据中的当前事件时间，并相应地清理旧状态。...它们是立即运行查询并返回结果的操作，这在流数据集上没有意义。相反，这些功能可以通过显式启动流式查询来完成。 count()：无法从流式 Dataset 返回单个计数。...在失败或主动 shutdown 的情况下，可以恢复之前的查询进度和状态并从该处继续运行。
---- 输出终端/位置 Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件，并且在每个组件显式地做到fault-tolerant...，需要两个参数：微批次的输出数据DataFrame或Dataset、微批次的唯一ID。...使用foreachBatch函数输出时，以下几个注意事项： 1.重用现有的批处理数据源，可以在每个微批次的输出上使用批处理数据输出Output； 2.写入多个位置，如果要将流式查询的输出写入多个位置，则可以简单地多次写入输出...但是，每次写入尝试都会导致重新计算输出数据（包括可能重新读取输入数据）。要避免重新计算，您应该缓存cache输出 DataFrame/Dataset，将其写入多个位置，然后 uncache 。...3.应用其他DataFrame操作，流式DataFrame中不支持许多DataFrame和Dataset操作，使用foreachBatch可以在每个微批输出上应用其中一些操作，但是，必须自己解释执行该操作的端到端语义
RDD通常通过Hadoop上的⽂件，即HDFS或者HIVE表来创建，还可以通过应⽤程序中的集合来创建； 4. RDD最重要的特性就是容错性，可以⾃动从节点失败中恢复过来。...如果需要使用多次则使用cache或persist操作切断依赖。 9 广播变量 Spark 广播变量是一种在集群中缓存只读变量的机制，可以有效地减少数据的传输量，提高作业执行的效率。...分布式缓存：广播变量会被序列化后缓存在 Executor 的内存中，可以在 Executor 上进行反序列化，而不需要重新传输数据。...DataFrame可以通过Spark SQL中的API进行操作，可以使用SQL语句进行查询。 DataSet是Spark 1.6版本中引入的新概念，是一种强类型的分布式数据集合。...在Spark on Hive中，Spark将Hive表作为DataFrame或Dataset进行处理，并使用Spark SQL执行Hive查询。
3.2 基本 SQL 运行原理 理解传统关系型数据库中的基本 SQL 运行原理，有助于对 Spark SQL 运行原理更好地进行理解。...有些可以通过一次解析处理，有些需要多次迭代，迭代直到达到 FixedPoint 次数或前后两次的树结构没有变化才停止操作。 ▲ 在语法树中加入元数据信息，生成绑定的逻辑计划 3.3.4....4.1 DataFrame 在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格。...DataSet 的相关 API 来编写 Spark 程序。...因此使用 SparkSession，不需要显式地创建 SparkConf、SparkContext 以及 SQLContext。
管理员/运维人员可以通过以下方式了解Hudi数据集/管道 通过Admin CLI进行管理 Graphite指标 Hudi应用程序的Spark UI 本节简要介绍了每一种方法，并提供了有关故障排除的一些常规指南...| 注意 必须在其他写入/摄取程序没有运行的情况下执行以下命令。 有时，有必要从压缩计划中删除fileId以便加快或取消压缩操作。...如果发生部分故障，则压缩操作可能与文件切片的状态不一致。当您运行压缩验证时，您会注意到无效的压缩操作(如果有的话)。...以下元数据已被添加到每条记录中，可以通过标准Hadoop SQL引擎(Hive/Presto/Spark)检索，来更容易地诊断问题的严重性。...Spark故障 典型的upsert() DAG如下所示。请注意，Hudi客户端会缓存中间的RDD，以智能地并调整文件大小和Spark并行度。
问题导读 1.RDD转换为DataFrame需要导入哪个包？ 2.Json格式的Dataset如何转换为DateFrame? 3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？...import spark.implicits._ Scala中与其它语言的区别是在对象，函数中可以导入包。这个包的作用是转换RDD为DataFrame。 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...("data/test_table/key=1") 上面是创建一个RDD，然后通过toDF转换为DataFrame。...val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset) 这行代码，是读取上面创建的dataset，然后创建DataFrame。...", connectionProperties) // $example off:jdbc_dataset$ } } 这个是运行Jdbc Dataset的例子。
2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序 Spark SQL 在 IDEA 中程序的打包和运行方式都和 Spark Core 类似，Maven 依赖中需要添加新的依赖项： <dependency...SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对 DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...JDBC 服务器作为一个独立的 Spark 驱动器程序运行，可以在多用户之间共享。任意一个客户端都可以在内存中缓存数据表，对表进行查询。集群的资源以及缓存数据都在所有用户之间共享。 ...connect jdbc:hive2://hadoop102:10000 在 Beeline 客户端中，你可以使用标准的 HiveQL 命令来创建、列举以及查询数据表。...Spark SQL CLI Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。
SparkSQL 在 1.6 时代，增加了一个新的API叫做 Dataset，Dataset 统一和结合了 SQL 的访问和命令式 API 的使用，这是一个划时代的进步。...在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据，然后使用命令式 API 进行探索式分析。...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多了数据的结构信息，即schema。...可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。性能上比RDD要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过Spark catalyst optimiser进行优化。...比如在foreach函数中，将RDD中所有数据写MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就会一条数据一条数据地写，每次函数调用可能就会创建一个数据库连接，此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接，
在第二部分中，我们将通过分步示例演示如何在您的 COD 环境中使用事务。查看如何在 COD 中使用事务。...COD 中的事务支持概述 事务是数据库中一系列的一个或多个更改，必须按顺序完成或取消以确保完整性和一致性。 COD 中的事务支持使您能够执行复杂的分布式事务并运行原子跨行和跨表数据库操作。...这些步骤在附件 1中有所描述。 如何在不同的应用程序中使用事务 您可以在流式应用程序或 OLTP（在线事务处理）应用程序以及面向批处理的 Spark 应用程序中使用 COD 事务。...应用程序 如果与其他作业或流应用程序有任何冲突，您可以使用 Phoenix-Spark 连接器事务来重试 Spark 任务。...这些操作使用不同的工具以不同的方式执行。 在本节中，您可以找到流行的 SQL 开发工具（如DbVisualizer ）的链接和示例片段。
Delta Lake 还提供了强大的序列化隔离级别，允许工程师不断地对目录或表进行写操作，而用户可以不断地从相同的目录或表中读取数据。读取者将看到读操作开始时存在的最新快照。...如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常。Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新模式的能力。...互斥：只有一个写入者能够在最终目的地创建（或重命名）文件。 一致性清单：一旦在目录中写入了一个文件，该目录未来的所有清单都必须返回该文件。 Delta Lake 仅在 HDFS 上提供所有这些保证。...import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row...，在创建 Delta 表的时候，生成了一个 json 文件，这个文件也是 Delta 的 transaction log，也就是事务日志，所以的事务相关操作都会记录到这个日志中，可以做 replay 使用
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。...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。...创建DataFrames 创建DataFrame的方法有几种，其中一个常见的方法是需要隐式或显式地提供模式。...这意味着，如果数据集被缓存在内存中，则内存使用量将减少，以及SPark在混洗过程中需要通过网络传输的字节数减少。...创建数据集 有几种方法可以创建数据集： · 第一种方法是使用DataFrame类的as(symbol)函数将DataFrame转换为DataSet。
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