val df=spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")df.createOrReplaceTempView("people")spark.sql("SELECT * FROM people").show() 1. 2. 3. 2. spark-sql脚本 spark-sql 启动的时候类似于spark-submit 可以设置部署模式资源等,可以使用 bin/spark-sql –help 查看配置参数。 需要将hive...
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") ...
在SparkSession上使用sql()方法实例化spark执行SQL查询,例如spark.sql("SELECT * FROM myTableName")。以spark.sql这种方式执行的所有查询结果都会返回一个DataFrame,如果你需要,可以在该DataFrame上执行进一步的Spark操作---我们在第3章中探讨的那些操作以及在本章和下一章中将学到的方法。 1.1 基本查询示例 在本节...
除了更容易阅读之外,Spark的高级API的结构还引入了其组件和语言之间的统一性。例如,此处显示的Scala代码与以前的Python代码具有相同的作用,并且API看起来几乎相同: 如果了解SQL操作,其中一些DSL运算符会执行你将熟悉的类似关系的操作,如选择、筛选、分组和聚合。
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...
是指在使用Spark框架进行数据处理时,当遇到损坏的Orc文件时,可以通过设置参数来忽略这些损坏文件,以保证数据处理的稳定性和准确性。 Orc文件是一种高效的列式存储文件格式,常用于大数据处理和分析...
csv格式在spark2.0版本之后是内置的,2.0之前属于第三方数据源 一、读取本地外部数据源 1.直接读取一个json文件 [hadoop@hadoop000bin]$./spark-shell--master local[2]--jars~/software/mysql-connector-java-5.1.27.jar scala>spark.read.load("file:///home/hadoop/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0...
在工作中使用Spark SQL进行处理数据的第一步就是读取数据，Spark SQL通过统一的接口去读取和写入数据。主要是read和write操作，不同的数据源相应的Option（附加设置）会有所不同，下面通过例子来具体说明。1.数据读取 parquet1）读取Parquet文件 parquet文件自带schema，读取后是DataFrame格式。val usersDF =spark.read....
1、数据导入 在使用Spark SQL进行数据分析之前，我们需要将数据导入到Spark中。Spark SQL支持各种数据源，...