步骤1: 读取 XML 文件 首先,我们需要使用 Spark 的spark.read.format("com.databricks.spark.xml")方法来读取 XML 文件。这个方法会返回一个 DataFrame 对象。 ```scala val df = spark.read.format("com.databricks.spark.xml") .option("rowTag", "yourRowTag") .load("path/to/your/xml/file.xml")...
我们并没有指定schema信息,但是却打印出来了schema信息,说明spark sql自己推断出了xml格式文件的schema。 嵌套深层数组类型的数据格式,并且带schema的,他的读取方式。浪尖这里也给出了案例。 rowTag就是 xml文件的row tag,其实还有一个root tag就是xml文件的root tag。 _id 字段是属于XML自身的字段,为了区分加了前...
val xmlFile = spark.read .format("com.databricks.spark.xml") .option("compression", "gzip") // 压缩格式,例如gzip、bz2等 .option("rowTag", "root") // XML文件的根节点 .load("path/to/compressed.xml") 对读取的XML数据进行处理和分析。你可以使用Spark的DataFrame API或SQL语句进行操作。
在Spark SQL中,使用XPATH处理XML数据可以通过以下步骤实现: 加载XML数据:首先,我们需要将XML数据加载到Spark SQL中。可以使用Spark的数据源API或直接读取XML文件来加载数据。 注册临时表:将加载的XML数据注册为一个临时表,以便后续查询和处理。 使用XPATH查询:使用Spark SQL的XPATH函数来执行XPATH查询。XPATH函数接受一个...
检索books XML 文件: Bash $ wget https://github.com/databricks/spark-xml/raw/master/src/test/resources/books.xml 将文件上传到DBFS。 读取和写入 XML 数据 SQL SQL /*Infer schema*/CREATETABLEbooksUSINGxmlOPTIONS (path"dbfs:/books.xml", rowTag"book")/*Specify column names and types*/CREATETABL...
如果未配置hive-site.xml，则上下文(context)会在当前目录中自动创建metastore_db，并且会创建一个由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，其默认目录为spark-warehouse，位于启动Spark应用程序的当前目录中。请注意，自Spark 2.0.0以来，该在hive-site.xml中的hive.metastore.warehouse.dir属性已被标记过时(deprecated)...
1:在pom.xml中添加Hive依赖包 2:连接Hive 3:新建表 4:向Hive表写入数据,新scala类sparksqlToHIVE,主要功能是读取D盘下的people.txt文件,使用编程方式操作DataFrame,然后插入到HIVE的表中。 5:查看运行结果 代码如下 import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}object sp...
Spark SQL可以连接到一个已经部署好的Hive上,即外接Hive,推荐此种做法, 但是需要将hive-sie.xml配置文件复制到$SPARK_HOME/conf 若没有连接外接Hive,也可以使用Hive,会在当前Spark SQL工作目录创建Hive的元数据仓库metastone_db,即内嵌hive,不推荐;创建的表会被存储在默认的文件中,如:/user/hive/warehouse(若cl...
---贴一下POM , 我用的是Spark版本是 2.4.3, Spark_core以及sql是2.11 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.ap...
Spark需要hive-site.xml的原因是, 要读取Hive的配置信息, 主要是元数据仓库的位置等信息 Spark需要core-site.xml的原因是, 要读取安全有关的配置 Spark需要hdfs-site.xml的原因是, 有可能需要在HDFS中放置表文件, 所以需要HDFS的配置 7.5.2、访问Hive表 1)在Hive中创建表 hdfs dfs -mkdir -p /dataset hdfs ...