里面ParserInterfance的实现类是:AbstractSqlParser , 然后调用AbstractSqlParser.parsePlan 这里就需要进行词法和语法的解析,使用到了antlr: antlr4的使用需要定义一个语法文件,sparksql的语法文件的路径在sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/SqlBase.g4antlr可以使用插件自动生成词法解析...
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.sql.hive.JavaSparkHiveExample --master spark://192.168.1.110:7077 --executor-memory 10G --total-executor-cores 6 /home/sparksql.jar 计算结果如下,部分。 17/05/27 15:34:11 INFO CodeGenerator: Code generated in 8.29917 ms +---+---+--...
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。 2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame ...
spark-submit \--name SQLContextApp \--classorg.example.SQLContextApp \--master local[2] \/home/hadoop/lib/sql-1.0.jar \/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json HiveContextAPP 注意： 1）To use a HiveContext, you do not need to ...
[root@master soft]# cd hive-1.2.1/ [root@master hive-1.2.1]# ls bin examples lib NOTICE RELEASE_NOTES.txt tmp conf hcatalog LICENSE README.txt scripts [root@master hive-1.2.1]# pwd /usr/local/soft/hive-1.2.1 [root@master hive-1.2.1]# cd conf/ [root@master conf]# ls beeline...
Summary In this chapter, we explored how to use tabular data with Spark SQL. These code examples can be reused as the foundation for processing data with Spark SQL. In another chapter, we use the same data with DataFrames for predicting taxi fares....
scala> val df=spark.read.format("json").load("file:///opt/software/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] df.printSchema root ...
default.parallelism 配置负责控制默认RDD的partithion数，spark.sql.shuffle.partitions 执行sql或sql类...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val usersDF = spark.read.load("file:///opt/module/spark/ examples/src/main/resources/users.parquet") usersDF.select("name", "favorite_color...
Hive on Spark是Hive既作为存储又负责sql的解析优化,Spark负责执行。这里Hive的执行引擎变成了Spark,不再是MR,这个要实现比Spark on Hive麻烦很多, 必须重新编译你的spark和导入jar包,不过目前大部分使用的确实是spark on hive。 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on MapReduce。实际上,Hive还可以使用Tez和...