在执行Spark SQL之前,我们需要先创建一个Spark Session。Spark Session是与Spark交互的入口,类似于一个数据库连接。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark Sessionspark=SparkSession.builder \.appName("Spark SQL Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建DataFrame 在使用Spark SQL之前,我们...
批量执行 SQL 在PySpark 中,我们可以使用 DataFrame API 来执行 SQL 查询。以下是批量执行 SQL 的示例代码: frompyspark.sqlimportDataFrame# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",23),("Charlie",45)]columns=["Name","Age"]df=spark.createDataFrame(data,schema=columns)# 定义 SQL 查询列表sql_...
首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。 sc = SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config ("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ .config("spark.dri...
sql_query = "SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value'" 这里的"table_name"是上一步中注册的临时表的名称,"column_name"是你要查询的列名,"value"是你要查询的值,可以根据实际情况进行修改。 执行SQL查询并获取结果: 代码语言:txt 复制 result = spark.sql(sql_query) 对结果进行处理或展...
from pyspark.sql.functions import *from pyspark.sql.types import *from datetime import date, timedelta, datetime import time 2、初始化SparkSession 首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv...
快速开始 创建环境 Spark程序主要分为三个阶段: 创建环境 数据操作 关闭环境(在Streaming程序中为执行环境) 下面是批处理的Spark SQL API的创建环境的类:SparkSession,其目的是为了创建基本的Spark SQL的环境。 from pyspark.sql impor
在用sparksql查询时经常会遇到一些数据量很大的表(接近20TB), 或者查询时间范围很长(一年半载的). 查询任务执行时间过长, 严重时会造成OOM或者excutor lost, 导致任务失败. 对于有固定分区的表(时间日期, 手机尾号, 用户分组), 可以通过py的Pool模块, 调用系统多线程并发执行查询任务. import os import time ...
4.运行SparkSQL 应用 运行花了42秒(这个执行时间我觉得有点长,应该跟本人虚拟机性能不咋地相关,本人就是个dell笔记本跑四个虚拟机),结果出来了, 19岁的Justin工资就到了10000了,真是年轻有为呀。 ps:本人原打算是用java或者scala来开发spark应用的,但是,配置开发环境真的是心酸的历程,最麻烦的是scala的编译环境...
这里重点介绍Spark SQL的Register Function,也就是说可以动态创建函数用于SQL查询,其实际作用类似于Hive UDF。 代码示例 代码的处理逻辑与前大体类似,即首先通过编码创建SchemaRDD people,然后将其注册为一张表(注意这里使用了另一种方式:HiveContext registerRDDAsTable),最后执行查询语句并打印结果。