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
Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表,然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行 SQL 查询,并返回结果数据集。 使用前需要将 DataFrame/DataSet 注册成一张表,注册方式分两种: 1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView() 或createTempView()方法可以将表注册成 Local ...
你还可以选择其他级别,例如MEMORY_AND_DISK。 # 5. 执行查询result=spark.sql("SELECT * FROM temp_view")# 执行查询并获取结果result.show()# 显示查询结果 1. 2. 3. 说明:在这一部分,我们使用 SQL 语句查询缓存的临时视图并显示结果。 # 6. 清除缓存spark.sql("UNCACHE TABLE temp_view")# 清除缓存...
spark-sql中调整并行度的方式是 设置参数 spark.sql.shuffle.partitions=200,该参数起表示发生shuffe时可以并行执行的数量,对应生成结果文件的数量,如果数量越大,单词task需要处理的数据量就越少,当然结果文件就越多。如果启动资源有100个核,设置启动参数 spark.sql.shuffle.partitions=500 那么最总会生成500个文件,小...
spark session的api如下:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.SparkSession DataFrame基本操作 创建 在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。
①创建一个普通的view和一个全局的view df.createOrReplaceTempView("emp1") df.createGlobalTempView("emp2") ② 在当前会话中执行查询,均可查询出结果。 spark.sql("select * from emp1").show spark.sql("select * from global_temp.emp2").show ...
CacheManager 是SparkSQL 中内存缓存的管理者,在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持,并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。 数据使用 InMemoryRelation 中存储的字节缓冲区进行缓存。 这个关系是自动替换的查询计划,逻辑计划返回与最初缓存的查询相同的结果。
Spark SQL只会扫描需要的column,并自动压缩来减少内存使用和GC压力。通过调用spark.catalog.uncacheTable("tableName")从内存中移除table数据。 配置可以通过SparkSession.setConf()方法或SET key=value命令来设置。 更多Spark SQL的信息参见SQL Reference。 Structured API Execution 当我们使用Dataset, DataFrame, SQL时...
.option("header", true).schema(schema).csv(file) // cache DataFrame in columnar format in memory df.cache // create Table view of DataFrame for Spark SQL df.createOrReplaceTempView("taxi") // cache taxi table in columnar format in memory spark.catalog.cacheTable("taxi")Using...
./bin/spark-submit --master local spark_sql.py 常见报错 报错1: 报错信息: Incomplete config, no accessId or accessKey。 Incomplete config, no odps.service.endpoint。 报错原因:在Local模式开启了EventLog。 解决方案:将spark-defaults.conf中的spark.eventLog.enabled=true参数删除即可。