第1关: SparkSQL加载和保存 1. 描述SparkSQL如何加载数据 SparkSQL的加载功能是指将外部数据源(如CSV文件、JSON文件、Parquet文件、Hive表、JDBC数据库表等)加载到Spark中,以便进行进一步的处理和分析。加载数据后,SparkSQL会将这些数据转换为一个DataFrame或Dataset对象,从而可以利用Spark的强大功能进行各种操作。 2....
scala>df.write.format("json").mode("append").save("/home/data/spark/json") 1. 返回顶部 2、Parquet Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。Parquet 是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。 数据源为 Parquet 文件时,Spark SQL 可以方便的执行所有的操作,不需要使用...
scala>df.write.format("json").mode("append").save("./0804json") 1.2 保存到本地 默认数据源是parquet, 我们也可以通过使用:spark.sql.sources.default这个属性来设置默认的数据源. 代码语言:javascript 复制 val usersDF=spark.read.load("file:///opt/module/spark/ examples/src/main/resources/...
package cn.xpleaf.bigdata.spark.scala.sql.p2importcn.xpleaf.bigdata.spark.scala.sql.p1._01SparkSQLOpsimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.hive.HiveContext/** * 通过创建HiveContext来操作Hive中表的数据 * 数据源: * teac...
保存 result.saveAsTextFile(outputFile) 1. JSON 三种方式:一是文本读取,二是JSON序列化,三是使用自定义的Hadoop格式来操作JSON数据。 import org.apache.spark._ import scala.util.parsing.json.JSON object JSONApp { def main(args:Array[String]): Unit ={ ...
-rw-r--r-- 1 root supergroup 69 2017-10-26 17:00 /tmp/20171024/result0.txt/part-00001 2.json 读取json,将数据作为文本文件读取,然后对JSON 数据进行解析。 scala> import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext ...
1 概述 Spark SQL通过DataFrame接口支持对多种数据源进行操作。DataFrame可使用关系型变换进行操作，也可...
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...
1.易整合 可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。 3.兼容Hive 支持hiveHQL的语法。 兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制) 4.标准的数据连接 可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。
在Java和Scala中,我们可以使用定制的Hadoop格式来处理JSON。172也也介绍了Spark SQL怎么加载JSON数据。 loading JSON(加载JSON)# 像文本文件一样加载然后转换JSON数据是Spark所有支持的语言都可以使用的一种方法。这是假定你的JSON数据每条记录都在一行之中,如果你的JSON数据是多行的,你可能必须加载整个文件...