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XPATH表达式作为参数,并返回满足条件的节点或节点值。
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...
spark.sql("show tables").show 1.
Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回，它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。可以使用Data Sources API将远程数据库中的表加载为DataFrame或...
首先,需要将XML文件加载到Spark中。可以使用Spark的XML数据源库,如spark-xml,来读取XML文件并将其转换为DataFrame。这个库可以自动推断XML文件的结构,并将其转换为适合Spark处理的结构化数据。 一旦XML文件被加载到DataFrame中,可以使用Spark的强大的分布式计算能力来处理大规模的数据集。可以应用各种转换和操作,如过滤、...
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...
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...
---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...
SparkSql 读取文件/读取hdfs文件 读取本地: 读取hdfs上的文件: 这两个文件从hdfs配置文件中拿下来放在这里。