SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发了SparkSQL代码。 由于摆脱了对hive的依赖性,SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 2014年6月1日,Shark项目和SparkSQL项目的主持人Reynold Xin宣布:停止对Shark的...
Spark SQL 是由 Shark 发展而来的,Shark 其实就是 Hive on Spark。Spark 1.0 版本发布后,才引入了 Spark SQL。 2014 年 7 月 1 日之后,Databricks 宣布终止对 Shark 的开发,将重点放到 Spark SQL 上。 Spark SQL 的具体发展史详见下图: Spark SQL 发展历史 可见,Spark 原生就对 Hive 的兼容十分友好,且其...
Spark SQL包括具有行业标准JDBC和ODBC连接的服务器模式。 可扩展性 对于交互式查询和长查询使用相同的引擎。 Spark SQL利用RDD模型来支持中查询容错,使其能够扩展到大型作业。不要担心为历史数据使用不同的引擎。 Spark SQL 数据类型 Spark SQL 支持多种数据类型,包括数字类型、字符串类型、二进制类型、布尔类型、日期...
3、启动spark-sql的shell交互界面 spark-sql已经集成在spark-shell中,因此,只要启动spark-shell,就可以使用spakr-sql的shell交互接口: [hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-shell --master spark://hdp-node-01:7077 或者,可以启动spark-sql界面,使用起来更方便 [hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-sql ...
本文来介绍 SparkSQL 中的一些常用操作符合语法。 2. 常用操作符 3. AS-新增列/更改字段名 示例: 新增type 列,值为测试。SQL 语句为:select '测试' AS type from ab 新增biaoji 列,数学成绩大于 90 标记为 1,否则标记为 0。SQL 语句为:select `math` ,if(`math` >90,1,0) AS biaoji from ab ...
SparkSQL-第一章:SparkSQL快速入门 一、SparkSQL和Hive的异同 Hive和Spark 均是:“分布式SQL计算引擎” 均是构建大规模结构化数据计算的绝佳利器,同时SparkSQL拥有更好的性能 目前,企业中使用Hive仍旧居多,但SparkSQL将会在很近的未来替代Hive成为分布式SQL计算市场的顶级 ...
Spark SQL是Spark的其中一个模块，用于结构化数据处理。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息，Spark SQL会使用这些额外的信息来执行额外的优化。使用SparkSQL的方式有很多种，包括SQL、DataFrame API以及Dataset API。值得注意的是，无论使用何种方式何种...
Spark SQL是Spark的一个结构化数据处理模块,提供一个DataFrame编程抽象,可以看做是一个分布式SQL查询引擎。 Spark SQL主要由Catalyst优化、Spark SQL内核、Hive支持三部分组成。 (1)Catalyst优化 处理查询语句的整个过程,包括解析、绑定、优化、物理计划等,主要由关系代数(relation algebra)、表达式(expression)以及查询优化...
在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口。Spark2.0后Spark session合并了SQLContext和HiveContext。所有使用内置spark创建 在本地创建一个文件,有三列,分别是id、name、age,用空格分隔,然后上传到hdfs上 在spark shell执行下面命令,读取数据,将每一行的数据使用列分隔符分割 ...
Dataframe API 是名为 Spark SQL 的 Spark 库的一部分,它使数据分析师能够使用 SQL 表达式来查询和操作数据。 在Spark 目录中创建数据库对象 Spark 目录是关系数据对象(例如视图和表)的元存储。 Spark 运行时可以使用目录将用任何 Spark 支持的语言编写的代码与 SQL 表达式无缝集成,对于一些数据分析师或开发人员来...