2014 年 7 月 1 日之后,Databricks 宣布终止对 Shark 的开发,将重点放到 Spark SQL 上。 Spark SQL 的具体发展史详见下图: Spark SQL 发展历史 可见,Spark 原生就对 Hive 的兼容十分友好,且其还内置了 Hive 组件,Spark SQL 可以通过内置 Hive 或者外部 Hive 两种方式读取 Hive 库中的数据。 Spark SQL 具体...
简单的解析器(scala语言写的sql解析器)【比如:1.在半结构化的文件里面使用sql查询时,是用这个解析器解析的,2.访问(半)结构化文件的时候,通过sqlContext使用schema,类生成Dataframe,然后dataframe注册为表时,registAsTmpTable 然后从这个表里面进行查询时,即使用的简单的解析器,一些hive语法应该是不支持的,有待验证)...
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // Create the DataFrame val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json") // Show the content of the DataFrame df.show() // age name // null Michael // 30 Andy // 19 Justin // Print the schema in ...
.master("local")//设置Spark SQL产生shuffle时的分区数,默认是200.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2") .getOrCreate()//导入Spark SQL的隐士转换以及函数importspark.implicits._importorg.apache.spark.sql.functions._ val lineDF: DataFrame=spark .read .format("csv") .option("sep", "|")...
功能描述:用sql创建一个数组(原来生成一个数组这么简单,我之前经常用split('1,2,3',',')这种形式来生成数组,现在看来用array函数最方便快捷) 版本:1.1.0 是否支持全代码生成:支持 用法: --生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr;
Spark SQL示例用法所有函数权威详解【建议收藏-持续关注】SparkSession: Spark入口 1.创建DataFrames 2.未...
SQLContext是一个类,用于初始化Spark SQL的功能。Spark SQL提供对读取和写入自动捕获原始数据模式的镶木地板文件的支持。 1.初始化SparkContext命令 进入spark bin目录中,输入:spark-shell,SparkContext对象在spark-shell启动时用namesc初始化(默认)。 D:\spark-2.4.3-bin-hadoop2.7\bin> spark-shell ...
也可以使用 SparkSQL 语法: 名称parkSQL算子内用法 左截断 LEFT(expr, len) 示例:SELECT LEFT('FineDataLink',4) 例如截取「二级渠道名」左侧两个字符,使用语句:select `二级渠道名` ,LEFT(`二级渠道名`,2) FROM DB表输入,如下图所示: 右截断
1. SQL。Spark SQL的一种用法是直接执行SQL查询语句,你可使用最基本的SQL语法,也可以选择HiveQL语法。Spark SQL可以从已有的Hive中读取数据。更详细的请参考Hive Tables这一节。如果用其他编程语言运行SQL,Spark SQL将以DataFrame返回结果。你还可以通过命令行command-line或者JDBC/ODBC使用Spark SQL。