Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块,它提供了 2 个编程抽象:DataFrame 和 DataSet,并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。 我们已经学习了 Hive,它是将 Hive SQL 转换成 MapReduce 然后提交到集群上执行,大大简 化了编写 MapReduc 的程序的复杂性,由于 MapReduce 这种计算模型执行效率比较慢。所有 ...
*/objectCreateDF{defmain(args:Array[String]):Unit= {//这是最新的获取SQLContext对象的方式//2、创建SparkSession对象,设置master,appnamevalspark =SparkSession.builder().master("local").appName("createDF case class").getOrCreate()//3、通过spark获取sparkContext对象,读取数据vallines = spark.sparkC...
SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块。 Spark SQL还提供了多种使用方式,包括DataFramesAPI和Datasets API。但无论是哪种API或者是编程语言,它们都是基于同样的执行引擎,因此你可以在不同的API之间随意切换,它们各有各的特点。 1.2 ●Spark SQL 的特点 1.易整合 可以使用java、scala、python、R等语言的API...
SparkSQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。 Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上,做了重新的构造,因此也摆脱了对hive的依赖,但同时兼容hive。除...
一、SparkSQL简介 Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet,它们用于作为分布式SQL查询引擎(类似于Hive,为便于进行MapReduce操作而使用类SQL语句进行Spark操作)。 ➢数据兼容方面SparkSQL 不但兼容 Hive,还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据,未来版本甚至支持获取...
Spark SQL是Spark专门用来处理结构化数据的模块,是Spark的核心组件,在1.0时发布。 SparkSQL替代的是HIVE的查询引擎,HIVE的默认引擎查询效率低是由于其基于MapReduce实现SQL查询,而MapReduce的shuffle是基于磁盘的。 2.Spark SQL特性 其实最初Spark团队推出的是Shark-基于Hive对内存管理、物理计划、执行做了优化,底层使用...
Spark SQL是Spark中专门用来处理结构化数据(每一行数据都遵循Schema信息建表时表的字段及其类型)的一个模块 提供了 DataFrame/Dataset 的对分布式数据处理的基本抽象 其实之上是一个分布式的 SQL 引擎 什么是 Hive 数据仓库,能使用 SQL 读取、写入和管理存在于分布式存储架构上的大数据集 ...
本文介绍Spark 用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL。结构化数据是指任 何有结构信息的数据。所谓结构信息,就是每条记录共用的已知的字段集合。当数据符合 这样的条件时,Spark SQL 就会使得针对这些数据的读取和查询变得更加简单高效。具体 来说,Spark SQL 提供了以下三大功能(见图 9-1)。