所以在spark2.0中,引入SparkSession作为DataSet和DataFrame API的切入点,SparkSession封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。为了向后兼容,SQLContext和HiveContext也被保存下来。 SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合(未来可能还会加上StreamingContext),所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...
所以在spark2.0中,引入SparkSession作为DataSet和DataFrame API的切入点,SparkSession封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。为了向后兼容,SQLContext和HiveContext也被保存下来。 SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合(未来可能还会加上StreamingContext),所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...
所以在spark2.0中,引入SparkSession作为DataSet和DataFrame API的切入点,SparkSession封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。为了向后兼容,SQLContext和HiveContext也被保存下来。 SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合(未来可能还会加上StreamingContext),所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...
所以在spark2.0中,引入SparkSession作为DataSet和DataFrame API的切入点,SparkSession封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。为了向后兼容,SQLContext和HiveContext也被保存下来。 SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合(未来可能还会加上StreamingContext),所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...
1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: 入口:SparkSession(spark应用程序的一个整体入口),合并了SQLContext和HiveContext SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) Spark Streaming-》Structured Streaming(DataSet) ...
第一节:sparksql 1:简介 2:核心 3:与hive整合 4:dataFrame 5:函数 第二节:spark Streaming 1:对比strom 2:DStream的算子 3:代码 4:driver HA 5:读取数据 第三节:spark调优 第一节:sparksql (1)简介: Shark:shark是sparksql的前身,hive是shark的前身 ...
DStream抽象是Spark Streaming的流处理模型,在内部实现上,Spark Streaming会对输入数据按照时间间隔(如1秒)分段,每一段数据转换为Spark中的RDD,这些分段就是Dstream,并且对DStream的操作都最终转变为对相应的RDD的操作。 Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。Spark SQL 的前身是...
(4)通过sparkstreaming接入socket数据源,sparksql计算结果打印输出: packagecom.examples;importcom.pojo.WaterSensor;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.function.Function;importorg.apache.spark.api.java.function.Function2;importorg.apache....
SparkSQL结合SparkStreaming的使用 Flume+Kafka+SparkStreaming已经发展为一个比较成熟的实时日志收集与计算架构,利用Kafka,即可以支持将用于离线分析的数据流到HDFS,又可以同时支撑多个消费者实时消费数据,包括SparkStreaming。然而,在SparkStreaming程序中如果有复杂业务逻辑的统计,使用scala代码实现起来比较困难,也不易于别人理...
A.Spark Streaming采用的数据抽象是DStream(本质上就是一系列RDD),而Structured Streaming采用的数据抽象是DataFrameB.Structured Streaming将Spark SQL和Spark Streaming二者的特性结合起来C.Structured Streaming可以使用Spark SQL的DataFrame/Dataset来处理数据流,但Spark SQL只能处理静态的数据,而Structured Streaming可以处理结...