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SparkSQL快速入门系列（6）

入口-SparkSession ●在spark2.0版本之前 SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据，兼容hive...创读取文本文件 1.在本地创建一个文件，有id、name、age三列，用空格分隔，然后上传到hdfs上 vim /root/person.txt 1 zhangsan 20 2 lisi 29 3...SQL风格 DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回 如果想使用SQL...ROW_NUMBER顺序排序 row_number() over(order by score) as rownum 表示按score 升序的方式来排序，并得出排序结果的序号 注意： 在排序开窗函数中使用...其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据 所以首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL能够加载元数据 7.2.

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Spark SQL 快速入门系列(8) | | Hive与Spark SQL的读写操作

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...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....2.2 启动 spark-sql   在spark-shell执行 hive 方面的查询比较麻烦.spark.sql("").show   Spark 专门给我们提供了书写 HiveQL 的工具: spark-sql...插入结果并没有在hive中，而在本地中(默认情况下创建的数据是在本地) ? ? ? 3.2.1.2 通过参数修改数据库仓库的地址 1....("d:/users.json") spark.sql("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(

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大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

4、Spark SQL 的计算速度(Spark sql 比 Hive 快了至少一个数量级，尤其是在 Tungsten 成熟以后会更加无可匹敌)，Spark SQL 推出的 DataFrame 可以让数据仓库直接使用机器学习...4、你可以通过将 DataFrame 注册成为一个临时表的方式，来通过 Spark.sql 方法运行标准的 SQL 语句来查询。...，那么该表当前 Session 有效，如果你通过 createGlobalTempView 来创建，那么该表跨 Session 有效，但是 SQL 语句访问该表的时候需要加上前缀 global_temp.xxx...2、你需要将一个 DF 或者 DS 注册为一个临时表。 3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句，在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。...但是呢，此时的我们只能创建表，如果查询表的话会报错，原因是：本地有 spark-warehouse 目录，而其他机器节点没有 spark-warehouse 目录。

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大数据技术Spark学习

，实质上是 SQLContext 和 HiveContext 的组合，所以在 SQLContext 和HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...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...此时我们创建的表放在 HDFS 集群上，那么就可以查询表了。 4、注意：如果在 load 数据的时候，需要将数据放到 HDFS 上。...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。

5.2K60

秋名山老司机从上车到翻车的悲痛经历，带你深刻了解什么是Spark on Hive！

（1）就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息 （2）spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据 （3）接下来就可以通过spark...sql来操作hive表中的数据 2.hive on spark 是把hive查询从mapreduce 的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd（spark 执行引擎...转成MapReduce执行速度慢 使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据 首先需要开启...IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可 飙车 先完成如下所示的代码，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作 使用SparkSQL...再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表 ?

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

可以通过使用表的名称在 SparkSession上调用 table 方法来创建 persistent tabl （持久表）的 DataFrame ....这个 conversion （转换）可以在 Dataset[String] 上使用 SparkSession.read.json() 来完成, 或 JSON 文件....指定 Hive 表的存储格式 创建 Hive 表时，需要定义如何 从/向 文件系统 read/write 数据，即 “输入格式” 和 “输出格式”。...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。...使用逗号分隔的类前缀列表，应使用在 Spark SQL 和特定版本的 Hive 之间共享的类加载器来加载。

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Hive表迁移到Iceberg表实践教程

创建Hive表 现在我们在 Spark shell 中，让我们创建一些 Hive 表来模拟可能在数据湖中拥有的表。...通过运行以下命令检查我们在 Hive 目录中创建的表。 spark.sql("SHOW TABLES").show() 现在让我们将 Hive table 迁移成 Iceberg table....在不重写数据的情况下迁移 此迁移将使用就地迁移策略，就地迁移意味着我们将保留现有数据文件，并使用现有 Hive 表的数据文件仅为新 Iceberg 表创建元数据。...)") 在我们使用 add_files 之前，我们需要有一个现有的 Iceberg 表和一个匹配的 schema 来将我们的 Hive 表数据迁移到其中。...一般来说，你的迁移应该包括四个阶段过程： 在流程开始时，新的 Iceberg 表尚未创建或与源表同步，用户的读写操作仍然在源表上运行。 该表已创建但未完全同步。

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Spark on Hive & Hive on Spark，傻傻分不清楚

（1）就是通过sparksql，加载hive的配置文件，获取到hive的元数据信息 （2）spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据 （3）接下来就可以通过spark...sql来操作hive表中的数据 Hive on Spark 是把hive查询从mapreduce 的mr (Hadoop计算引擎)操作替换为spark rdd（spark 执行引擎） 操作....执行速度慢 使用SparkSQL整合Hive其实就是让SparkSQL去加载Hive 的元数据库，然后通过SparkSQL执行引擎去操作Hive表内的数据 首先需要开启Hive的元数据库服务，让SparkSQL...IDEA本地测试直接把以上配置文件放在resources目录即可 飙车 先完成如下所示的代码，使用SparkSQL完成创建一个表，并将本地文件中的数据导入到表格中的操作 使用SparkSQL操作Hive...再次进入到hive的shell窗口，查看当前表，此时已经发现了我们刚刚用SparkSQL所创建的表 ?

11.2K41

使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

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。...而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...3.2 SQL 风格 Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用 spark.sql() 来执行 SQL 查询，并返回结果数据集。...需要注意的是，使用 SQL 语句访问该表时，要加上 global_temp 作为前缀来引用，因为全局临时视图是绑定到系统保留的数据库 global_temp 上的。...4.1 创建数据源文件 这里使用《如何快速获取并分析自己所在城市的房价行情？》中获取到的广州二手房 csv 格式的数据作为数据源文件。

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ETL的开发过程

在生产环境中, 使用shell脚本完成一次etl操作 1.定义一个etl函数, 里面传入json行数据, 用json.loads加载行数据,并对行数据进行判断,如果没有行数据,或data字段没有在行数据里..., 我用的是hiveonspark模式, 4.初始化rdd, 从大数据emr集群中(也可能是从实时系统kafka读取数据)加载数据到rdd , 然后用自己自定义的etl解析过滤 5.将rdd转为df,...createDateFream()要传两个参数,一个是rdd,一个是schema信息 6.将df创建临时表 createOrReplaceTemView() 7.将临时表表的数据加载到hive表中, 完成整个...ETL操作 ETL常用场景: 1.清洗nginx日志信息, 预处理日志文件(每小时将上报的日志拉取到本机，hdfs命令上传集群)，并清洗存入hive 2.每小时清洗用户表信息, 3.后处理清洗商户信息,...etlLogDF = spark.createDataFrame(etlLogRDD,etlLogSchema) 测试:etlLogDF.printSchema() etlLogDF.show() exit() 创建临时表

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