wangxin,25,employee 3,wangergou,78,xixi 4,wawo,35,gogo 5,liwei,28,programmer 6,hanmeimei,29,UI 1.读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割...lineRDD = sc.textFile("hdfs://hdp-sk-01:9000/employee.txt", 1).map(_.split(" ,")) 2.定义case class（相当于表的schema...//默认parquet文件形式 result.save("hdfs://hdp-sk-01:9000/sql/res2", "json") //指定json文件形式 以JSON文件格式覆写HDFS上的JSON...json形式加载 res2之前上传的时json文件，如果使用 sqlContext.load("hdfs://hdp-sk-01:9000/sql/res2")默认加载parquet文件形式，会报下面的错误...192.168.92.112): java.io.IOException: Could not read footer: java.lang.RuntimeException: hdfs://hdp-sk-01:9000/sparksql
三者有许多共同的函数，如filter，排序等。 三者都会根据Spark的内存情况自动缓存运算。 三者都有分区的概念。 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。 兼容Hive 在已有的仓库上直接运行SQL或者HQL。 标准的数据连接。...上同样是可以使用的。...2.2 SQL 语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助。 视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。...，几乎没有任何人会使用内置的Hive，因为元数据存储在derby数据库，不支持多客户端访问。
4、启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。 ....注意： 如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误： ?...Hive中的数据加载成DataFrame 1、HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。 ...7077,node2:7077 --executor-cores 1 --executor-memory 2G --total-executor-cores 1 --class com.bjsxt.sparksql.dataframe.CreateDFFromHive...可以看到分组内有序，组间并不是有序的！！！！
SparkSession：Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，用户不但可以使用DataFrame和Dataset的各种API...Dataset： Dataset是特定域对象中的强类型集合，它可以使用函数或者相关操作并行地进行转换等操作。...更多相关知识可以点击原文链接 以下基于spark2.3.1 二、SQLContext的使用 1、建一个Scala应用程序 /** * SQLContext的使用 * */object SQLContextApp...lib/sqlspark-1.0.jar \ /root/app/spark-2.3.0/examples/src/main/resources/people.json 三、HiveContext的使用...1、建一个Scala应用程序 /** * SparkSession的使用 */object SparkSessionApp { def main(args: Array[String])
从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。 ? 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。 简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ? 什么是DataSet?...1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
SparkSQL继承自Hive的接口，由于hive是基于MapReduce进行计算的，在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘，从而消耗了大量的I/O，降低了运行的效率，从而基于内存运算的SparkSQL...SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext。...(4)使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan。 (5)使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计划。 ...(2)使用analyzer结合hive的metastore进行绑定，生成resolved LogicalPlan。 ...(6)使用execute()执行可执行物理计划。 (7)执行后，使用map(_.copy)将结果导入SchemaRDD。 （最终转化为RDD）
四，在Sparksql中使用Catalyst 在四个层面，可以使用Catalyst通用树的转换框架，如下： (1)，分析一个逻辑计划，解析引用，也即unresolved logical plan转化为logical...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。...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。
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils). ...
在阅读SparkSql源码过程中，可能会遇到的小迷惑 ? resolved主要用来标记当前 LogicalPlan 是否为经过了解析。...//当前logicalplan中的所有的expressions都被解析了，并且该logicalplan的子节点也被解析，刚当前的logicalplan的resolved会返回true lazy val...看两个案例 UnresolvedRelation UnresolvedRelation 是由ASTTree直接生成的unresolved logical plan的节点，还未被解析，所以resolved...具体它有没有被解析，主要依靠重写的resolved变量来决定： ? 1、确认所有expressions都被解析 2、确认当前节点的所有子节点都被解析 3、不能含有window函数。...把sparksql整体的代码看一遍后，就很清楚啦，在生成resolved logical plan阶段，有一个ExtractWindowExpressions的规则，这个规则专门负责把window函数抽取为
到了Spark 1.3 版本Spark还可以使用SQL的方式进行DataFrames的操作。...前台我们使用ThriftServer连接后台SparkSQL,它是一个JDBC/ODBC接口，通过配置Hive-site.xml，就可以使前台用JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL...对于标签、客户群探索的增、删、改、查都是通过SparkSQL对HDFS上存储的相应表文件进行操作，突破了传统数据库的瓶颈，同时为以后的客户群智能分析作了铺垫。...1.数据的存储格式 我们使用Parquet面向列存存储的文件存储结构，因为Parquet具有高压缩比的特点且适合嵌套数据类型的存储，能够避免不必要的IO性能。...故使用压缩文件进行数据的load.使用gzip进行压缩时，单个文件只能在一个节点上进行load,加载时间很长。
文 | 邹晨俊 on 大数据 前言 有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的...2.1 可用性改造 可用性问题包括两方面，一个是系统的稳定性，监控/审计/权限等，另一个是用户使用的体验，用户以前习惯用 Hive，如果 SparkSQL 的日志或者 Spark thrift server...2.3 小文件问题 我们在使用 SparkSQL 过程中，发现小文件的问题比较严重，SparkSQL 在写数据时会产生很多小文件，会对 namenode 产生很大的压力，进而带来整个系统稳定性的隐患，最近三个月文件个数几乎翻了个倍...经过一波人工推广之后，头部任务节省的资源相当客观，在2017年底，切换到 SparkSQL 的任务数占比5%，占的资源20%，资源使用仅占 Hive 运行的10%-30%。...截止目前，执行引擎选择的作业数中 SparkSQL 占比达到了73%，使用资源仅占32%，迁移到 SparkSQL 运行的作业带来了67%资源的节省。 ? ?
teenagers.map(x => "name:" + x(0)+ " " + "age:" + x(1)).collect().foreach(println) 5、测试dataframe的read...namesAndAges.parquet") df.select("name").write.save("hdfs://master:9000/user/spark/data/name.parquet") 6、测试dataframe的read...write.format("parquet").mode(SaveMode.Append).save("hdfs://master:9000/user/spark/data/ages.parquet") 7、直接使用...master:9000/user/spark/data/ages.parquet`") df.map(x => "name:" + x(0)).foreach(println) 8、parquest文件的读写
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。 ?...SparkSQL底层如何执行 RDD 的运行流程 ?...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?...Catalyst 为了解决过多依赖 Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下...可以使用 queryExecution 方法查看逻辑执行计划, 使用 explain 方法查看物理执行计划。 ? 也可以使用 Spark WebUI 进行查看： ?
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最终也是转换为RDD的操作 前提：打开spark—master和spark—slave（前面有讲过，我们用的是standalone模式，由master和worker去操作driver...可以见到dataframe可以将数据结构化，方便以后对数据的操作
_为了方便测试，单独把sparkSession 提出去，使用它 Junit的方式进行测试运行。...take和takeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端，所以，使用这两个方法时需要注意数据量，以免Driver发生OutOfMemoryErrorDataFrame对象上的条件查询和join...和where使用条件相同查询性别不为男的学生信息 val df: DataFrame = list.toDF() df.filter("sex!...一般与groupBy方法配合使用。...以上案例整理参考：https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52802150 更多API请参考Spark官网上面使用的是样例类，会自动将字段名称及字段类型与表中的字段进行对应
目前使用的是伪分布式模式，hadoop，spark都已经配置好了。 数据仓库采用的是hive，hive的metastore存储在mysql中。...现在的主要目的是想把spark和hive结合起来，也就是用spark读取hive中的数据。 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。...同时df还可以转换成表接着使用sql的语句进行查询操作。
是什么 SparkSql 是Spark提供的 高级模块，用于处理结构化数据，开发人员可以使用HiveQL 和SQL语言 实现基于RDD的大数据分析， 底层基于RDD进行操作，是一种特殊的...将SQL查询与Spark无缝混合，可以使用SQL或者DataFrame API在Spark中进行结构化数据查询 2....SparkSql 与Hive的区别 SparkSQL底层是基于Spark，调用RDD进行数据处理，Hive底层是基于Hdfs的Yarn进行任务调度，调用MapReduce 进行数据处理。...所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑，把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎，完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1....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。
Spark SQL中用户自定义函数，用法和Spark SQL中的内置函数类似；是saprk SQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。...@Override public String call(String s) throws Exception { return s+"_udf"; } } 使用...org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext; /** * Created by lj on 2022-07-25. */ public class SparkSql_Socket_UDF...JavaStreamingContext ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.minutes(3)); /** * 设置日志的级别...} }).window(Durations.minutes(6), Durations.minutes(9)); //指定窗口大小 和 滑动频率 必须是批处理时间的整数倍
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...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，...满足条件的才算，满足条件的赋值为1，不满足的赋值为0 （如下图） 将统计结果写入MySQL中。...因为ETL清洗出来的是全字段，我们不可能使用到全部字段，所以采用列式存储，用到几列就获取几列，这样就能减少I/O，性能大大提升） Stat ==> 一个非常简单的SQL搞定 ==> 复杂：多个SQL...：MySQL 一条记录有多个列 一行数据是存储在一起的 优点： 你每次查询都使用到所有的列 缺点： 大宽表有N多列，但是我们仅仅使用其中几列 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
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...上同样是可以使用的。...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...创建的表后续查询的时候必须通过 global_temp.表名 方式使用 // 统计男女人数 sparkSession.sql( """ |select *,row_number
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