（类似Spark Core中的RDD） 2、DataFrame、DataSet DataFrame是一种类似RDD的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。 统一的数据访问方式。 使用相同的方式连接不同的数据源。...三、SparkSQL数据加载和保存 1、加载数据 spark.read.load是加载数据的通用方法。...4.1 内嵌Hive应用 内嵌Hive，元数据存储在Derby数据库。 注意：执行完后，发现多了$SPARK_HOME/metastore_db和derby.log，用于存储元数据。...spark.sql("create table user(id int, name string)") 查看数据库 spark.sql("show tables").show 向表中插入数据 spark.sql
然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。 同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils). ...
192.168.92.112): java.io.IOException: Could not read footer: java.lang.RuntimeException: hdfs://hdp-sk-01:9000/sparksql
5、测试dataframe的read和save方法（注意load方法默认是加载parquet文件）
科室（科名，科地址，科电话） 病房（病房号，病床号，所属科室名） 医生（姓名，职称，所属科室名，年龄，工作证号） 病人（病历号，姓名，性别，诊断，主治医生...
DataFrame是什么 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有如下特性： 1）分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）相当于关系型数据库中的表，但是底层有优化； 3）提供了一些抽象的操作，如select、filter...与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表； 与DataFrame相比：保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被Spark...DataFrame： 与RDD类似，DataFrame是一个分布式数据容器，不过它更像数据库中的二维表格，除了数据之外，还记录这数据的结构信息（即schema）。...也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者的代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好的形式去执行。 为什么 SparkSQL 提供了这种能力?
什么是SparkSql?...SparkSql作用 主要用于用于处理结构化数据，底层就是将SQL语句转成RDD执行SparkSql的数据抽象 1.DataFrame 2.DataSetSparkSession在老的版本中，SparkSQL
文章目录 需求说明 代码分析 调优 总结 记一次SparkSql ETL 过程 需求说明 1）input：json日志 2）ETL：根据IP解析出 省份，城市 3）stat: 地区分布指标计算，...db.default.password") spark.sql(areaSQL02) .write.format("jdbc") .option("url", url) .option("dbtable", "sparksql_test...mode(SaveMode.Overwrite).save("outparquet") ② spark.conf.set(“spark.sql.shuffle.partitions”,“400”) 修改SparkSql...shuffle task数量，默认是200 总结 ETL过程： input:json 清洗 ==> ODS 大宽表 HDFS/Hive/SparkSQL output: 列式存储 ORC/
sparksql类似于hive，但它基于内存，而hive基于mapreduce，而mapreduce又基于磁盘，所以spark处理数据快得多。...sparksql不止有sql语句，现在他还有Dataframe的API，Dataframe比写RDD要快。dataframe将非结构化数据schema化。...sparksql类比于hive可以发现，hive在mapreduce上做了一个框架，而sparksql是在spark core里的rdd里面多出来的一个框架，并且还多了dataframe这样的简便框架，
DataFrame 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。
SparkSql 重要概念 1. SQL：SQL语句，提供了SQL语法，可以像操作本地数据库一样对基于Spark的大数据进行数据分析 2....Schema：模式，对于存在于Hdfs的文本数据，需要定义模式，简单来说就是需要指定表头定义，包括字段名称，类型等信息，类似于数据库中的表定义，只有定义了Schema模式，才能对DataFrame数据进行...SparkSQL版本：目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别，不过2.x 对 1.x 是兼容的。 5....执行SparkSQL语句 7....执行SparkSQL语法 7. 提交会话，查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍，后面会对SparkSQL进行详细的介绍和简单案例分析。
所以就用到了sparksql。...sparksql的配置有点麻烦，需要将spark的源码编译获取assembly包，另外还需要mysql-connector的驱动包，另外再将hive-site.xml放到conf文件夹中就可以了。...目前存在的问题是sparksql创建表权限报错，解决的方法是用hive先创建了。 sparksql整体的逻辑是dataframe，df可以从Row形式的RDD转换。
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。...本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能! ?...---- IDEA中创建SparkSQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和SparkCore类似。...{"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 数据查询 object SparkSQL01_Demo..._Demo") // 创建 SparkSQL的环境变量 // SparkConf() val spark = SparkSession .builder()
那么在代码里，需要创建配置表的case class,配置与构造数据库schema信息，url，用户名密码等,随后根据配置表中的不同app进行数据的过滤。 ...getTimestmap(1),recode(0).getTimestamp(2),recode(0)..getTimestamp(3)) 3、注册UDF，由于原来是用oracle的语法，现如今转为sparksql
SparkSQL • 采用HiveContext替换公司90%以上的Hive作业，每天例行1.5W+作业。 • 每个Hive SQL平均3轮MR作业，平均性能提升2~5倍。...3、配置SparkSQL共用Hive的元数据库 4、用spark-hive（spark-sql）工具替换原有的hive命令 5、-e/–f 或者thriftserver提交作业。...SparkSQL部署方案 SparkSQL部署方案 Hive迁移SparkSQL – 坑 & 改进 SQL兼容 （Insert overwrite [local] directory的支持） 例如：insert...解决办法： 让sparkSQL工具支持yarn-cluster模式。 1）在Yarn集群上部署SparkSQL依赖的hive metastore jar包。...2）开通Yarn nodemanager节点访问Hive metastore数据库的权限。 3）解决“\”“转义问题。
如果你想把Hive的作业迁移到Spark SQL，这样的话，迁移成本就会低很多 3.4 标准的数据连接 Spark SQL提供了服务器模式，可为BI提供行业标准的JDBC和ODBC连接功能。
在源数据库处理完数据结果保存到上述表中。 二.技术介绍 Spark SQL是Spark提供的针对结构化数据处理的模块。...不同于基本的Spark RDD API，SparkSQL提供的接口提供了更多的关于数据和计算执行的信息。在内部，SparkSQL使用这些额外信息完成额外的优化。...这里有几种方式可以和SparkSQL相互操作，包括SQL和Dataset API。计算结果的时候使用相同的执行
数据库用的是我的服务器上的数据库，数据库地址是 www.jxtxzzw.com:3306，数据库是 addresslist。...用户名和密码都是 jxtxzzw_dev，连接允许从任意主机发起（已开放安全组入方向、已允许任意主机连入），其余数据库账号和数据表已禁用远程访问。...如果需要配置本地数据库，可自行修改数据库地址、用户名和密码。...当然，如果做后台 API 请求，那更好，但是为了简化问题（其实是懒得在这次作业上花太多时间），怎么方便怎么来，尽量前端处理。 前端处理的话，要用到 JavaScript。...其他需要交代的事情 注意前端、后端、数据库的编码要是 UTF-8，否则中文保存会出问题。
1，语法解析-Analysis SparkSql开始relation计算，既不是从一个SQL parser生成的抽象语法树，也不是从DataFrame对象。...比如，我们想为SparkSql增加一个固定精度的DECIMAL类型，我们想优化聚合规则，比如sum 和average均值。...3，物理计划-Physical Planning 在物理计划层，SparkSql会获取一个逻辑计划，用物理操作算子产生一个或者多个物理计划。然后用cost模型选择一个物理计划。...目前基于cost-based的优化仅仅用于选择join算法：对已知的很小的relations，sparksql会选择使用spark的提供的点对点的广播功能实现Broadcast join。...我们发现使用quasiquotes进行代码生成是非常简单直接的，我们观察到，即使SparkSql的新贡献者也可以快速添加新类型的表达式的规则。
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