通过session隔离状态，包括：SQL 配置, 临时表, registered 功能, 和 其它可接受的 SQLConf....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...emptyDataFrame函数 public Dataset emptyDataFrame() 返回一个空没有行和列的DataFrame emptyDataset函数 public <T...$2) 从rdd创建DateFrame public Dataset createDataFrame(RDD rowRDD, StructType schema) 从RDD包含的行给定的...用来sql parsing，可以用spark.sql.dialect来配置 read函数 public DataFrameReader read() 返回一个DataFrameReader,可以用来读取非流数据作为一个
Excel作为功能强大的数据处理软件，广泛应用于各行各业，从企业管理到数据分析，可谓无处不在。然而，面对大型且复杂的数据，Excel的处理能力可能力不从心。..." %% "spark-core" % sparkVersion, "org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion, "org.apache.spark..." % "2.1.0")测试数据nameageMic1Andy3Steven1首先使用Spark读取Excel文件十分简便。...{SparkConf, SparkContext}import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject SparkTest { def main(args: Array...", "true") // 可选, 是否将空的单元格设置为null ,如果不设置为null 遇见空单元格会报错 默认t: true .option("inferSchema", "true")
目录 安装Intellij IDEA与Spark Spark启动与读取数据 Spark写入数据 Spark实现空值填充 Spark使用UDF处理异常值 Spark的执行UI展示 涉及关键词 SQL SparkSession...编写对应的测试代码是开发的一个比较重要的习惯，具体的部分可以参考单元测试，文档测试相关的内容。 然后我们可以创建一个scala的文件。 ?...Spark实现空值填充 空值填充是一个非常常见的数据处理方式，核心含义就是把原来缺失的数据给重新填上。因为数据各式各样，因为处理问题导致各种未填补的数据出现也是家常便饭。...Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。...Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。 那应该如何操作呢？可以这样 import org.apache.spark.sql.functions.
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....从 Spark 1.4.0 开始，使用 Spark SQL 的单一二进制构建可以使用下面所述的配置来查询不同版本的 Hive 转移。...JDBC 连接其它数据库 Spark SQL 还包括可以使用 JDBC 从其他数据库读取数据的数据源。此功能应优于使用 JdbcRDD。...这有利于提升 JDBC driver 的性能，它们的默认值较小（例如: Oracle 是 10 行）。 该选项仅适用于读取操作。...属性名称 默认值 含义 spark.sql.files.maxPartitionBytes 134217728 (128 MB) 在读取文件时，将单个分区打包的最大字节数。
从 0.11.0 版本开始，支持 Spark SQL（spark3.1.x 和 spark3.2.1）对 Schema 演进的 DDL 支持并且标志为实验性的。...Schema变更 COW MOR 说明 在最后的根级别添加一个新的可为空列 Yes Yes Yes意味着具有演进模式的写入成功并且写入之后的读取成功读取整个数据集 向内部结构添加一个新的可为空列（最后）...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列
这个优化的配置参数为spark.sql.hive.convertMetastoreParquet，默认值为开启。...JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。如果用多行描述一个JSON对象，会导致读取出错。...读取JSON数据集示例如下： Scala // sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext...从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。
驱动器节点driver的职责： 把用户程序转为任务task(driver) Spark驱动器程序负责把用户程序转化为多个物理执行单元，这些单元也被称之为任务task(详解见备注) 为执行器节点调度任务...它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中 转换(Transformations)(如：map, filter, groupBy...Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。...SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。要把Spark SQL连接已有的hive上，需要提供Hive的配置文件。hive-site.xml文件复制到spark的conf文件夹下。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。
其底层采用Scala这种函数式语言书写而成，并且所提供的API深度借鉴Scala函数式的编程思想，提供与Scala类似的编程接口 Spark on Yarn ?...它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中 转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy...Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中。...要把Spark SQL连接已有的hive上，需要提供Hive的配置文件。hive-site.xml文件复制到spark的conf文件夹下。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。
空值使用所有可用的核心。 spark.executor.memory 1g 每个worker实例的执行程序内存。...zeppelin.spark.importImplicit true 导入含义，UDF集合和sql如果设置为true。 没有任何配置，Spark解释器在本地模式下开箱即用。...二是从中读取配置选项SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf。...从maven库递归加载库 从本地文件系统加载库 添加额外的maven仓库 自动将库添加到SparkCluster（可以关闭） 解释器利用Scala环境。所以你可以在这里编写任何Scala代码。...对象交换 ZeppelinContext扩展地图，它在Scala和Python环境之间共享。所以你可以把Scala的一些对象从Python中读出来，反之亦然。
现在做基于spark单元测试的调试，是为了更方便对Spark源码做修改及测试，方便更深入了解spark的运行原理。...文章最后，写了一个简单的单元测试，来获取sql对应的asttree 以及unresolved logical plan。 ?...编译成功，就可以进行测试了 单元测试 Spark源码提供了大量的TestCase，我们可以学习和模仿。...使用sbt运行测试案例 在core模块中 DAGSchedulerSuite.scala "SPARK-3353" 案例 中加入 一行打印： ?...下面简单写一个XiaoluobuSuite.scala，主要用来从源码中 获取一个 sql语句对应的 AstTree，以及unresolved logical plan： ?
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第...2、3、5行值为“女” 如果需要查找男性或者女性的个数，只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。
本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...1.2 Json文件 如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。...2.如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD...object Spark_MySQL { def main(args: Array[String]): Unit = { // 1.创建spark配置信息 val conf:...读取数据 object HBaseSpark { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建spark配置信息 val sparkConf
读取数据分析 A),MongoSpark.load() 该方法主要是从mongodb里面捞取数据做RDD，。...}"))) println(aggregatedRdd.count) println(aggregatedRdd.first.toJson) 使用aggregation pipeline也提供了处理空值结果的好处...import com.mongodb.spark._ import com.mongodb.spark.sql._ 2，创建sqlContext import org.apache.spark.sql.SQLContext...为了更好的支持Dataset，已经创建好了下面的Scala的case class，(com.mongodb.spark.sql.fieldTypes)和JavaBean class (com.mongodb.spark.sql.fieldTypes.api.java...需要读取配置数据库。 属性名 描述 shardkey 分割collection数据的字段，该字段应该被索引并且包含唯一的值。
欢迎您关注《大数据成神之路》 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为...[0] at parallelize at :21scala> rdd.toDF("id")res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int
一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...Int)返回n行 ，类型是row 类型 8、 show()返回dataframe集合的值 默认是20行，返回类型是unit 9、 show(n:Int)返回n行，，返回值类型是unit 10、 table...API介绍： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions
3.如何实现通过jdbc读取和保存数据到数据源？ spark2 sql读取数据源编程学习样例1 http://www.aboutyun.com/forum.php?...() 上面自然是读取数据保存为DataFrame，option("mergeSchema", "true")， 默认值由spark.sql.parquet.mergeSchema指定。...设置后将覆盖spark.sql.parquet.mergeSchema指定值。 runJsonDatasetExample函数 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...那么如何从jdbc读取数据，是通过下面各个option [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...也就是服务器地址 第二行是表名 第三行是用户名 第四行为密码，相信大家也能看明白。
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...Parquet 格式 Parquet 是很多数据处理系统都支持的列存储格式，其相对于行存储具有以下优势： 可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量 压缩编码可以降低磁盘存储空间。...SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。...row，更大的值有助于提升内存使用率和压缩率，但要注意避免 OOMs 其他配置项 调整以下选项也能改善查询性能，由于一些优化可能会在以后的版本中自动化，所以以下选项可能会在以后被弃用 选项名 默认值
] scala> dataframe.as[String] res3: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string] 读取Json数据...parquet列式存储数据，通过参数【spark.sql.sources.default】设置，默认值为【parquet】。...方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。...表中读取数据，需要设置连接数据库相关信息，基本属性选项如下： 10-[掌握]-外部数据源之集成Hive（spark-shell） Spark SQL模块从发展来说，从Apache Hive框架而来...需要注册实现数据源 测试实现外部数据源，从HBase表读取数据： package cn.itcast.spark.hbase import org.apache.spark.sql.
1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解） 在 scala 中可以这样表示一个.../api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.package@DataFrame=org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row...， 如果是空，直接读取数据会抛异常。...environment 参数 DataFrame shuffle size 设置值 sparkSession.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200...—-介绍 RDD 【5】RDD 介绍 【6】Spark Scala API
"sql.udf", "params": [ { "analysis": "streaming.core.compositor.spark.udf.func.MLFunctions...raw代表inputTableName中你需要解析的字段，然后通过你的scala脚本进行解析。在脚本中 rawLine 是固定的，对应raw字段(其他字段也是一样)的值。...这里，你只是提供了一个map作为返回值，作为一行，然后以outputTableName指定的名字输出，作为下一条SQL的输入，所以StreamingPro需要推测出你的Schema。...支持java 脚本 支持javascript脚本 支持 python 脚本 支持 ruby脚本 支持 groovy 脚本 举个案例，从HDFS读取一个文件，并且映射为只有一个raw字段的表，接着通过ScriptCompositor...配置的scala代码解析raw字段，展开成a,b两个字段，然后继续用SQL继续处理，最后输出。
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