importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL basic exa...
SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据,兼容hive操作,hiveContext继承自SQLContext。 ●在spark2.0之后 SparkSession 封装了SqlContext及HiveContext所有功能。通过SparkSession还可以获取到SparkConetxt。 SparkSession可以执行SparkSQL也可以执行HiveSQL. 2.2. 创建DataFrame 2.2....
(2,"shanghai")))res3:org.apache.spark.rdd.RDD[(Int,String)]=ParallelCollectionRDD[5]at parallelize at<console>:22scala>res3.toDF("id","name")res4:org.apache.spark.sql.DataFrame=[id:int,name:string]scala>res4.show+---+---+|id|name|+---+---+|1|beijing||2|shanghai|+---+...
简单的解析器(scala语言写的sql解析器)【比如:1.在半结构化的文件里面使用sql查询时,是用这个解析器解析的,2.访问(半)结构化文件的时候,通过sqlContext使用schema,类生成Dataframe,然后dataframe注册为表时,registAsTmpTable 然后从这个表里面进行查询时,即使用的简单的解析器,一些hive语法应该是不支持的,有待验证)...
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 ...
SparkSQL引入了一种新的RDD——SchemaRDD,SchemaRDD由行对象(Row)以及描述行对象中每列数据类型的Schema组成;SchemaRDD很象传统数据库中的表。SchemaRDD可以通过RDD、Parquet文件、JSON文件、或者通过使用hiveql查询hive数据来建立。SchemaRDD除了可以和RDD一样操作外,还可以通过registerTempTable注册成临时表,然后通过SQL语...
使用SparkSession,应用程序可从已知的RDD、Hive表、其他spark数据源如(文本文件,json文件等)创建。 // 通过SparkSession读取json文件,创建DF对象 val df1=spark.read.format("json").load("amos/src/main/resources/sparksql/employees.json") // 通过SparkSession读取文本文件,创建DF对象 ...
* 使用SparkSQL进行词频统计WordCount:SQL、DSL */object SparkDSLWordCount { defmain(args: Array[String]): Unit = {//TODO:1、构建SparkSession实例对象,通过建造者模式创建val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")) ...
本节介绍Spark SQL的入门操作,包括如何初始化SparkSession,并使用Dataset/DataFrame API等。 创建SparkSession Spark中所有Dataset/DataFrame功能的入口点是SparkSession类。要创建基本的SparkSession,只需使用SparkSession.builder(): SparkSession sparkSession = SparkSession.builder() ...