DataFrame 与 DataSet 均支持 Spark SQL 的算子操作,同时也能进行 SQL 语句操作,下面的实战中会进行演示。 3 Spark SQL 查询方式 Spark SQL 支持两种查询方式:一种是DSL 风格,另外一种是SQL 风格。 3.1 DSL 风格 Spark SQL 提供了一种 DSL(Domain Specified Language,领域专用语言,在语义上与 SQL 关系查询非常...
spark-sql>create table sparksql_test(a int,b string); Time taken:0.374seconds spark-sql>show tables; sparksql_testfalse Time taken:0.12seconds, Fetched1row(s) 向表中插入两行数据并查看: spark-sql>insert into sparksql_test values(42,'hello'),(48,'world'); ...
在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口。Spark2.0后Spark session合并了SQLContext和HiveContext。所有使用内置spark创建 在本地创建一个文件,有三列,分别是id、name、age,用空格分隔,然后上传到hdfs上 在spark shell执行下面命令,读取数据,将每一行的数据使用列分隔符分割 val lineRDD = sc.textFile...
1. sparksql-shell交互式查询 就是利用Spark提供的shell命令行执行SQL 2. 编程 首先要获取Spark SQL编程"入口":SparkSession(当然在早期版本中大家可能更熟悉的是SQLContext,如果是操作hive则为HiveContext)。这里以读取parquet为例: val spark = SparkSession.builder() .appName("example").master("local[*]")...
1、和Spark Core的无缝集成,可以在写整个RDD应用的时候,配置Spark SQL来完成逻辑实现。 2、统一的数据访问方式,Spark SQL提供标准化的SQL查询。 3、Hive的继承,Spark SQL通过内嵌的hive或者连接外部已经部署好的hive案例,实现了对hive语法的继承和操作。
一、SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的) SQL 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: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 ...
一、SparkSQL简介 前面的两个章节使用的都是本地化测试的例子,如x = sc.parallelize([1,2,3]),在实际做项目的时候,其实更多的接触的是hive表数据,这也是为什么撰写本章的原因,SparkSQL是 Spark 用来处理结构化的一个模块,它提供一个抽象的数据集 DataFrame ,并且是作为分布式 SQL 查询引擎的应用。
spark-sql>create table sparksql_test(a int,b string); Time taken:0.374seconds spark-sql>show tables; sparksql_testfalse Time taken:0.12seconds, Fetched1row(s) 向表中插入两行数据并查看: spark-sql>insert into sparksql_test values(42,'hello'),(48,'world'); ...
方式一:使用sql版本 //提交的这个程序可以连接到spark集群中 val conf =new SparkConf().setAppName("SaparkDemo1").setMaster("local[*]") //创建sparksql的连接(程序执行的入口) val sc=new SparkContext(conf) //sparkContext不能创建特殊的RDD ...