一、Spark SQL支持的外部数据源 Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现Spark SQL可以 加载任何地方的数据,例如mysql,hive,hdfs,hbase等,而且支持很多种格式 如json, parquet, avro, csv格式… Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs 方式的操作,也可以被...
五、ORC ORC 是一种自描述的、类型感知的列文件格式,它针对大型数据的读写进行了优化,也是大数据中常用的文件格式。 5.1 读取ORC文件 spark.read.format("orc").load("/usr/file/orc/dept.orc").show(5) 4.2 写入ORC文件 csvFile.write.format("orc").mode("overwrite").save("/tmp/spark/orc/dept") ...
Spark,Scala,saveAsTable存成orc格式的hive表,dataFrame.write.mode(SaveMode.Overwrite).format(“orc”).saveAsTable(“table_name”)
在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
DataFrame是具有Schema信息的,也就是说可以被看做具有字段名称和类型的数据,类似于关系型数据库中的表,但是底层做了很多的优化。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...
DataFrame是具有Schema信息的,也就是说可以被看做具有字段名称和类型的数据,类似于关系型数据库中的表,但是底层做了很多的优化。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...
特别是Spark SQL: 提供了用于构建我们在第3章中探讨的高级结构化API的引擎。 可以读写各种格式的结构化数据(例如,JSON,Hive表,Parquet,Avro,ORC,CSV)。 使你可以使用JDBC / ODBC连接器从Tableau,Power BI,Talend等外部商业智能(BI)数据源或从Postgres和MySQL等RDBMS来查询数据。
1.2.1 数据源API Spark SQL引入了强大的数据源API,支持多种格式的数据输入输出。无论是传统的文本文件(如CSV、JSON),还是分布式文件系统上的Parquet、ORC等列式存储格式,Spark SQL都能轻松处理。更重要的是,通过插件机制,用户可以根据需要扩展支持更多类型的数据源。这不仅增加了灵活性,也为跨平台数据交换提供了便利...
scala>spark.sql("select * from json. `file:///opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json`") 说明:json表示文件的格式. 后面的文件具体路径需要用反引号括起来. 二. API读取数据 2.1 加载JSON 文件 Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构,并将它加载为一个Dataset[Row]. ...
Structured Streaming 是 Spark2.0 新增的可扩展和高容错性的实时计算框架,它构建于 Spark SQL 引擎,把流式计算也统一到 DataFrame/Dataset 里去了。 其实就类似于 Dataset 相比于 RDD 的进步: 5.2 应用场景 Structured Streaming 将数据源映射为类似于关系数据库中的表,然后将经过计算得到的结果映射为另一张表,完...