关系型数据库数据源 除了文件系统,Spark SQL还支持关系型数据库作为数据源。我们可以使用Spark SQL提供的JDBC接口连接到关系型数据库,并进行数据操作。 连接数据库 要连接到关系型数据库,我们需要提供数据库连接信息,包括URL、用户名和密码等。下面的示例展示了如何连接到MySQL数据库: valjdbcDF=spark.read.format("...
现在,我们已经准备好了两个数据源:Hive表和HBase表。接下来,我们将演示如何使用Spark SQL同时对它们进行操作。 首先,我们需要创建一个SparkSession实例: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("MultiDataSourceExample").enableHiveSupport().getOrCreate() 1. 2. 3. 4. ...
加载保存功能 数据加载(json文件、jdbc)与保存(json、jdbc) 测试代码如下: 当执行读操作时,输出结果如下: 当执行写操作时: Spark SQL和Hive的集成 需要先启动Hive,然后再进行下面的操作。 代码编写 测试代码如下: 打包、上传与配置 打包后上传到集群环境中,然后
1,对于 spark sql 的DataFrame 来说,无论从什么数据源创建的 DataFrame,都有共同的load 与 save操作.load操作主要是加载数据,创建出 DataFrame,save操作主要是讲 DataFrame 保存到文件(列存储)之中. 2,可以手动指定来操作数据源类型,指定load 数据源格式与save格式,可以使用这个功能进行数据源类型的转换 3,save操作...
数据源 Spark SQL 通过 DataFrame 可以操作多种类型数据。DataFrame 可以创建临时表,创建了临时表后就可以在上面执行 sql 语句了。本节主要介绍 Spark 数据源的加载与保存以及一些内置的操作。 通用的 Load/Sava 函数 最简单的方式是调用 load 方法加载文件,默认的格式为 parquet(可以通过修改spark.sql.sources.defaul...
使用用户自定义的函数对Apache Hive和Apache Spark进行操作。 与外部数据源连接,例如JDBC和SQL数据库,PostgreSQL,MySQL,Tableau,Azure Cosmos DB和MS SQL Server。 使用简单和复杂的类型,高阶函数以及常见的关系运算符。 我们还将介绍一些使用Spark SQL查询Spark的不同选项,例如Spark SQL shell,Beeline和Tableau。 1. ...
在Spark SQL 中SparkSession 是创建DataFrame 和执行SQL 的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark 的数据源进行创建;从一个存在的RDD 进行转换;还可以从HiveTable 进行查询返回。 从Spark 数据源进行创建 查看Spark 支持创建文件的数据源格式 scala> spark.read. ...
1.易整合 将sql查询与spark程序无缝混合,可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 以相同的方式连接到任何数据源。 3.兼容Hive 支持hiveSQL的语法。 4.标准的数据连接 可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。 2. DataFrame 2.1. 什么是DataFrame ...
创建了DataFrame之后，就可以使用SQL进行数据处理。用户可以从多种数据源中构造DataFrame，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。DataFrame API支持Scala，Java，Python和R，在Scala和Java中，row类型的DataSet代表DataFrame，即Dataset[Row]等同于DataFrame。DataSet API DataSet是Spark 1.6中添加的新...
Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件。通过Spark SQL,用户可以使用SQL或者Apache Hive版本的SQL方言(HQL)来查询数据。Spark SQL支持多种数据源类型,例如Hive表、Parquet以及JSON等。Spark SQL不仅为Spark提供了一个SQL接口,还支持开发者将SQL语句融入到Spark应用程序开发过程中,无论是使用Python、Java还是Scala,用户...