Hive Metastore作为元数据管理中心，支持多种计算引擎的读取操作，例如Flink、Presto、Spark等。...本文讲述通过spark SQL配置连接Hive Metastore，并以3.1.2版本为例。...通过Spark连接Hive Metastore，需要准备如下文件： hive-site.xml apache-hive-3.1.2-bin spark-3.0.3-bin-hadoop3.2 在完成下述操作之前...然后修改conf/spark-default.conf文件，新增如下配置 spark.sql.hive.metastore.version 3.1.2 spark.sql.hive.metastore.jars.../data/apache-hive-3.1.2-bin/lib/*Copy 接着便可启动spark sql bin/spark-sqlCopy 查看databases show databases
Tableau是一款优秀的数据可视化分析软件，这几天安装之后，感觉它不仅可以实现对各种数据的可视化绘制操作，并支持多个视图按照故事进行组织，同时具有强大的数据连接操作。支持各种数据源。...Server on page 1298 MonetDB on page 1302 MySQL on page 1304 - 329 - OData on page 1306 Oracle...Warehouse on page 1328 SAP Sybase ASE on page 1331 SAP Sybase IQ on page 1334 Snowflake on page 1336 Spark...Web Data Connector on page 1351 Other Databases (ODBC) on page 1354 由于在该文档上看到它支持对spark sql的对接，于是从其官网上找到相应的...spark sql插件，安装，并进行连接，果然可以实现。
简介 今天聊了聊一个小小的基础题，union和union all的区别： union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下...： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 对比总结： UNION...Spark SQL 实际上Spark SQL的DataSet的API是没有union all操作的，只有union操作，而且其union操作就是union all操作。...需要将操作更改为： sales.union(sales).distinct().show()推荐阅读： Spark SQL的几个里程碑！...Table API&SQL的基本概念及使用介绍 Spark SQL用UDF实现按列特征重分区
概述 官方地址 http://spark.apache.org/sql/ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式...SQL查询引擎的作用。...DataFrame SparkSQL使用的数据抽象是DataFrame ,DataFrame让Spark具备了处理大数据结构化数据的能力，它不仅比原来的RDD转换方式更加简单易用，而且获得了更高的计算能力...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...image.png DataFrame创建 从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6的SQLContex以及HiveContext接口
Hive 的HiveQL解析，把HiveQL翻译成Spark上的RDD操作；Shark的出现，使得SQL-on-Hadoop的性能比Hive有了10-100倍的提高。...Spark SQL作为Spark生态的一员诞生，不再受限于Hive，只是兼容Hive。...3.2.3 Sql、dataframe、DataSet的类型安全 如果使用Spark SQL的查询语句，要直到运行时你才会发现有语法错误（这样做代价很大）。...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。
=$SPARK_CLASSPATH:/***/emr-apache-hive-2.3.2-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar scala代码： import...org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...val sqlQuery = Source.fromFile( dataSqlFile ).mkString val dataSqlFrame = SparkConfTrait.spark.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql
/bin/pyspark，我们可以家后面加很多参数，比如说如若我们要连接MongoDB，就需要这样 完整的可以参考Spark Connector Python Guide ....读取数据 df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("uri","mongodb://127.0.0.1/...people.contacts").load() 保存数据 people.write.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").mode("append...以上是官网推荐的连接方式，这里需要说的是另一种，如果我没有从命令行中启动，而是直接新建一个py文件，该如何操作？ 搜索相关资料后，发现是这样 #!...\ .getOrCreate() df = my_spark.read.format('com.mongodb.spark.sql.DefaultSource').load() 必须要增加默认设置
在这里，LEFT JOIN（内连接,或等值连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。
Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing） 代码案例 首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest...subscription.packtpub.com/book/big_data_and_business_intelligence/9781785889271/8/ch08lvl1sec58/the-spark-sql-architecture
require 'mysql' m = Mysql.new("localhost","ruby","secret","maillist") r = m.query("SELECT * FROM people...ORDER BY name") r.each_hash do |f| print "#{f['name']} - #{f['email']}" end require 'mysql...' m = Mysql.new("localhost","ruby","secret","maillist") r = m.query("SELECT * FROM people ORDER BY name
实现golang连接MySQL数据库导入执行一个sql文件 package tools import ( "fmt" _ "github.com/go-sql-driver/mysql...Local", this.Username, this.Password, this.Server, this.Port, this.Database) db, err := gorm.Open("mysql...= nil { log.Println("数据库连接失败:", err) //panic("数据库连接失败!")...:= range sqlArr { sql = strings.TrimSpace(sql) if sql == "" { continue...} err := db.Exec(sql).Error if err !
一、 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。...二、连接类型 Spark 中支持多种连接类型： •Inner Join : 内连接；•Full Outer Join : 全外连接；•Left Outer Join : 左外连接；•Right Outer...连接查询 empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show() // 等价 SQL 如下： spark.sql("SELECT...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...： spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 由于自然连接常常会产生不可预期的结果，所以并不推荐使用
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 其实Mysql并没有全连接，Oracle才有全连接...（full join） 但是在MySQL中，union关键字可以达到同样的效果，所以这里也要介绍下union union 的语法格式 [sql1] UNION [ALL | DISTINCT] [sql2...语法格式说明 sql1、sql2、sql3：平时写的查询 sql，可以连接很多条 sql ALL：可选参数，返回所有结果集，包含重复数据 distinct：可选参数，删除结果集中重复的数据（默认只写 union...知识点（重点） 使用 union 连接的多条sql，每个 sql 查询出来的结果集的字段名称要一致【只需要名称一致即可，顺序可以不同，但建议相同】，可以看看下面的栗子 最终 union 连接查询的结果集的字段顺序会以第一个...union 连接的每条 sql 指定的字段顺序最好一致！！ 所以！！union 连接的每条 sql 指定的字段顺序最好一致！！
Spark学习之Spark SQL（8） 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL、 2....Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据。...2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID =org.apache.spark artifactID = spark-hive_2.10
问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。如下面例子1 例子1Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...// Import Spark SQL import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext // Or if you can't have the hive dependencies...import org.apache.spark.sql.SQLContext; // Import the JavaSchemaRDD import org.apache.spark.sql.SchemaRDD
在spark-default.conf文件中明明配置了mysql的数据源连接 ? 随后启动spark-shell 执行如下测试代码： import org.apache.spark....{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql....{SaveMode, DataFrame} import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext val mySQLUrl = "jdbc:mysql://localhost...数据源连接也没错啊，毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= = ....或者在执行collect()之前引入mysql的jar包也可以 sqlContext.sql("add jar /usr/local/spark-1.4.0-bin-2.5.0-cdh5.2.1/lib
测试必备的Mysql常用sql语句 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 交叉连接就是求多表之间的笛卡尔积 讲道理..这个我都不怎么常用...假设，有两个集合A、B A = {1,2} B = {3,4} 集合A和集合B的笛卡尔积 = 集合A * 集合B；即，两表相乘，如下： AxB = {(1,3),(1,4),(2,3),(2,4)} 在Mysql
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 利用条件表达式来消除交叉连接（cross join...inner join通过 来设置条件表达式，如果没有加on的话，inner join和cross join是相同的 on 和 inner join ... on 其实效果也是一样的（但在标准sql...中，cross join是不支持on的，只是Mysql支持） crossjoin ... on inner join 的语法格式 SELECT FROM INNER JOIN [ON子句] inner join 可以连接 ≥ 两个的表 inner join 也可以使用 where 来指定连接条件，但是 是官方标准写法，而且 where 可能会影响查询性能 innerjoin...特殊内连接，不等值连接 不等值连接：查询条件的逻辑运算符是大于或小于 select * from emp as a inner join dept as b on a.dept_id > b.id; ?
默认情况下，sql server数据库默认对外开放端口：1433 ，mysql数据库默认对外开放端口：3306 sql server 修改端口在 sql server配置管理器 -> MSSQLSERVER...的协议 -> TCP/IP 中修改（修改后重启sql server服务） mysql 修改默认端口在安装目录下 my.ini 文件中修改（port=3306，修改后重启mysql服务） 最后不要忘记在防火墙中放行修改后的端口
但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。...Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。...val sc: SparkContext // 已经存在的SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import...sqlContext._ Running SQL on RDDs Spark SQL支持的一种表的类型是Scala的case class，case class定义了表的类型，下面是例子： val sqlContext...Using Parquet val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ val people
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