importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL basic exa...
//设置序列化方式为Kryo spark.conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") //执行SQL查询 valqueryResult=spark.sql("SELECT*FROMordersWHEREamount>1000") //显示结果 queryResult.show() 代码解释 序列化方式:通过设置spark.serializer配置项来使用 Kryo 序列化器。 四、分区管理...
复制 defgetSQL(fileName:String,fields:(String,String)*)():String={//我们将SQL文件放在Redsource目录下val stream=this.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream(fileName)val buff:BufferedSource=Source.fromInputStream(stream)//读取拼装SQLval sql=buff.getLines().mkString("\n")// 自定义属性注入St...
在sparksql中,当我们创建表时,我们可以通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或者dataFrame.cache()的方式将表缓存起来。这样Spark SQL将仅扫描所需的列,并自动调整压缩以最小化内存使用和GC压力。 当你不需要缓存时,可以通过使用spark.catalog.uncacheTable("tableName")将其移除缓存。 此外,我们还可以通...
filename:String) = {//01. 加载文本文件valinputStream =this.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream(filename)//02. 提取其中的文本valtext:String=Source.fromInputStream(inputStream).mkString//03. 处理文本内容,提取SQL语句执行text.split(";")//过滤空行.filter(sql =>StringUtils.isNotBlank(sql)...
这段代码创建了一个SparkSession对象,它是 Spark SQL 的入口点。 2. 读取数据 接下来,你需要读取数据。这可以是 CSV 文件、JSON 文件、Parquet 文件等。 df=spark.read.csv("path/to/your/data.csv",header=True,inferSchema=True) 1. 这里,我们使用spark.read.csv方法来读取 CSV 文件。header=True表示文件...
spark sql 如果涉及到多表关联查询的逻辑怎么设计比较好 sql多表关联查询技巧,文章目录连接查询创建外键:创建表的时候添加外键表创建好之后添加外键连接表内部连接外部连接左外连接——leftoutjoin右外连接——right(outer)join自然连接交叉连接连接查询建表的初衷:1.创
SparkSQL 读写_JSON 小技巧 内容介绍: 一、toJSON 的场景 二、从 RDD 中直接读取 JSON 格式的 DateFrame 三、课堂总结 处理JSON 格式文件的小技巧有两个,其一是通过 toJSON 可以将 DateFrame 转成 JSON 形式的 DateFrame;其二是可以直接从 RDD 读取 JSON 的 DateFrame。这两个小技巧都有其分别的适用场景,...
Spark Plan使用策略的查询计划(Query Planner)生成,例如,逻辑计划的Join可以对应到物理计划的SortMergeJoin或者BroadcastHashJoin。 SQL优化技巧 示例一:复用exchange exchange代表shuffle,物理中的物理数据移动。 复用exchange需要: 不同的分支是完全相同的 可以通过spark.sql.exchange.reuse来关闭 ...