Spark SQL支持多种数据源,包括但不限于Parquet、JSON、JDBC等。为了使用这些数据源,需要在Spark应用程序中引入相应的依赖。对于多数据源操作,只需在配置中指定不同的数据源路径或连接信息即可。 2. 讲解如何在Scala中使用SparkSession来连接不同的数据源 在Scala中,SparkSession是连接和操作Spark数据的主要入口点。通过...
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///test.db' # 默认数据库引擎 app.config['SQLALCHEMY_BINDS'] = SQLALCHEMY_BINDS app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) class News(db.Model): __tablename__ = 'news' # 未设置__bind_key__,则采用默...
DataFrame支持多种数据源,如Hive、Parquet、JSON、JDBC等,可以轻松地将数据导入并进行操作。 SQL查询:SparkSQL允许用户通过标准的SQL语法查询DataFrame,这使得数据分析师和工程师可以使用他们熟悉的SQL语言来处理大数据。SparkSQL会自动将SQL查询转换为底层的RDD操作,从而在分布式环境中执行。 与Hive集成:SparkSQL可以与Hive...
scala>df.write.format("json").mode("append").save("./0804json") 1.2 保存到本地 默认数据源是parquet, 我们也可以通过使用:spark.sql.sources.default这个属性来设置默认的数据源. 代码语言:javascript 复制 val usersDF=spark.read.load("file:///opt/module/spark/ examples/src/main/resources/...
Spark SQL可以从多种数据源读取数据,也可以将数据写入多种数据源,如:json、txt、hdfs、parquet、jdbc、hive等 1. 通用读取与保存 读取 // 方法一,若没有指定文件格式,则默认为 parquet,也可以通过修改 spark.sql.sources.default 来修改默认文件格式// 文件格式:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text...
十一、spark SQL的scala示例 目录 简介 代码示例 正文 回到顶部 简介 spark SQL官网:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html sparkSQL是构建在sparkCore之上的组件,用于处理结构化的数据。它将数据抽象为DataFrame并提供丰富的API,并且sparkSQL允许使用SQL脚本进行操作,使得数据查询变得非常的...
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[*]")....
load/save函数默认的数据源是Parquet文件格式。 # cp $SPARK_HOME/examples/src/main/resources/* /root/input/ 读取parquet文件: scala> val usersDF = spark.read.load("file:///root/input/users.parquet") usersDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, favorite_color: string ... 1 mo...
SQLContext:主要DataFrame的构建以及DataFrame的执行,SQLContext指的是spark中SQL模块的程序入口。 HiveContext:是SQLContext的子类,专门用于与Hive的集成,比如读取Hive的元数据,数据存储到Hive表、Hive的窗口分析函数等。 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的) 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝...
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Scala和Java中，row类型的DataSet代表DataFrame，即Dataset[Row]等同于DataFrame。DataSet API DataSet是Spark 1.6中添加的新...