import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql.functions.udaf import org.apache.spark.sql.{Dataset, Encoders, SparkSession, TypedColumn} object UDAFApp { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .master("local[2]") .appNam...
spark-sql -f sparksql返回数据库名 在日常的工作中,MySQL和SQLServer是经常使用到的两种数据库,直接连接使用的话是很简单的,如果说需要基于pyspark做连接工具,进行相应的数据查询操作的话就会复杂一点,今天简单的基于pyspark模块实现了连接SQLServer数据库,执行给定的查询语句,返回查询结果数据。 pyspark顾名思义就是由p...
CONSOLE# WARNING: Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. hive 查询的时候经常会提醒这一句,那就改成 spark-sql 吧。哦弥陀佛~~ spark-sql #!/bin/bash...
spark-sql日常作业开发流程 以为例, 在aa.hql脚本中编写业务逻辑处理脚本,如果有参数,假设参数是dt,在脚本中用占位符代替(取决于开发SparkF.jar时的定义),然后通过aa.sh调度aa.hql,如,并且在aa.sh中利用我们开发的sparkF的功能,如。 这样,可以实现hql业务处理逻辑和shell脚本分离,并且可以把自定义的UDF统一放在...
Spark SQL 是 Spark 中用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象(DataFrame),并且可以作为分布式 SQL 的查询引擎。 Spark SQL 可以将数据的计算任务通过 SQL 的形式转换成 RDD再提交到集群执行计算,类似于 Hive 通过 SQL 的形式将数据的计算任务转换成 MapReduce,大大简化了编写 Spark 数据计算操作程序的...
1.Spark SQL出现的 原因是什么? Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之,sparkSQL是Spark的前身,是在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。 sparkSQL提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查...
("F:\\代码区\\sparkp\\datas\\input\\data.csv") df.createTempView("df") // 注册自定义UDAF import org.apache.spark.sql.functions.udaf spark.udf.register("gen_bitmap", udaf(BitMapGenUDA)) spark.udf.register("merge_bitmap", udaf(BitMapOrMergeUDAF)) val card = (bmBytes: Array[Byte...
先来看第一种,第一种是通过select接口查询数据。这里的select其实对应的是SQL语句当中的select,含义也基本相同,不同的是我们是通过函数进行调用的而已。 我们可以在select当中传入我们想要查找的列名。 我们可以加上where或者filter函数进行条件判断,where和filter函数是一个意思,两者的用法也完全一样。官方提供了两个名...
东方国信大数据 BEH 平台通过集成 Gluten + Velox Backend 向量化执行引擎,为 Spark注入了原生矢量化执行的能力,同时结合第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器,以及处理器集成的英特尔® QuickAssist(英特尔® QAT)加速器,显著优化了 Sp...
13、 Spark SQL快速入门 13.1 本地表 (1)准备数据 代码语言:javascript 复制 [root@node1~]# mkdir/tmp/data[root@node1~]# cat data/ml-1m/users.dat|tr-s"::"",">>/tmp/data/users.dat[root@node1~]# tail-5/tmp/data/users.dat6036,F,25,15,326036037,F,45,1,760066038,F,56,1,14706603...