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Spark SQL (Java) -连接X个文件的廉价方式?

Spark SQL是一种用于处理大规模数据的分布式计算引擎,它提供了一种廉价的方式来连接多个文件。在Java中使用Spark SQL连接X个文件的步骤如下:

  1. 导入必要的依赖:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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SparkSession spark = SparkSession.builder()
        .appName("Spark SQL Example")
        .config("spark.some.config.option", "some-value")
        .getOrCreate();
  1. 读取文件并创建DataFrame:
代码语言:txt
复制
Dataset<Row> df = spark.read().format("csv").option("header", "true").load("file1.csv", "file2.csv", ..., "fileX.csv");

这里假设文件是以CSV格式存储的,可以根据实际情况选择其他格式。

  1. 执行SQL查询:
代码语言:txt
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df.createOrReplaceTempView("table");
Dataset<Row> result = spark.sql("SELECT * FROM table WHERE ...");

可以使用createOrReplaceTempView方法将DataFrame注册为一个临时表,然后使用spark.sql方法执行SQL查询。

  1. 处理查询结果:
代码语言:txt
复制
result.show();

可以使用show方法展示查询结果,也可以进行其他的数据处理操作。

对于Spark SQL连接多个文件的廉价方式,可以使用spark.read().format().option().load()方法读取多个文件,并将它们合并为一个DataFrame进行后续的数据处理和分析。

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SparkSql学习笔记一

1.简介     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。     为什么要学习Spark SQL?     我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以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!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点     *容易整合     *统一的数据访问方式     *兼容Hive     *标准的数据连接 3.基本概念     *DataFrame         DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD)             就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象             DataFrame表现形式就是RDD         DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建,         DataFrame多了数据的结构信息,即schema。         RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。         DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化     *Datasets         Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame     方式一 使用case class 定义表         val df = studentRDD.toDF     方式二 使用SparkSession直接生成表         val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme)     方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件)         spark.read.json("") 5.视图(虚表)     普通视图         df.createOrReplaceTempView("emp")             只对当前对话有作用     全局视图         df.createGlobalTempView("empG")             在全局(不同会话)有效             前缀:global_temp 6.操作表:     两种语言:SQL,DSL      spark.sql("select * from t ").show     df.select("name").show

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