我们在读sparksql源码时,为了方便,基本上都是用df.createOrReplaceTempView("XXX")这样的形式,来产生一些数据,这些足够我们去研究90%以上的规则,但这些不能模拟hive的情况,如果我们搭建远程连hive的环境,又会花费大量的精力。 还好,在sparksql源码工程里,我们可以通过继承TestHiveSingleton,在
StructField("string_column",StringType,nullable=true),StructField("date_column",DateType,nullable=true)))val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(Row(1,"First Value",java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")),Row(2,"Second Value",java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")))val df=spark.create...
spark.sql("create table a1 as select nname_en from ans group by nname_en having count(DISTINCT(active)) > 1").createOrReplaceTempView("a") spark.sql("create table b1 as select nname_cn from ans group by nname_cn having count(DISTINCT(active)) > 1").createOrReplaceTempView("b") ...
Microsoft.Spark.Sql.Types 下载PDF Learn Microsoft.Spark.Sql.Catalog Catalog 方法 使用英语阅读 保存 通过 Facebookx.com 共享LinkedIn电子邮件 Catalog.CreateTable 方法 参考 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql.Catalog 程序集: Microsoft.Spark.dll
CREATE TABLE no_column_table(); 1. 2. 报错:[SQLITE_ERROR] SQL error or missing database (near ")": syntax error)定义列的命令图如下所示。 包括了列名(column-name)、类型(type-name)和列约束(column-constraint)。其中只有列名是必须的。
MaxCompute Table读写示例(Scala) 代码示例 SparkSQL.scala 提交方式 cd /path/to/MaxCompute-Spark/spark-2.x mvn clean package # 环境变量spark-defaults.conf的配置请参见搭建开发环境。 cd $SPARK_HOME bin/spark-submit --master yarn-cluster --class com.aliyun.odps.spark.examples.sparksql.SparkSQL ...
在SQLConsole窗口,选择Spark引擎和Job型资源组。 开启密态计算,并创建数据库。 -- 开启密态计算 SET spark.adb.native.enabled=true; -- 配置Spark资源规格 SET spark.driver.resourceSpec=2xlarge; SET spark.executor.instances=8; SET spark.executor.resourceSpec=2xlarge; -- 创建数据库 CREATE DATABASE ...
toJSON.show() } /** * 从消息队列中取出JSON格式的数据,需要使用SparkSQL进行处理 */ @Test def json2(): Unit = { val df = spark.read.option("header", value = true).csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") // df.toJSON.show() val jsonRDD = df.toJSON.rdd spark.read.json(...
/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建一个连接spark=SparkSession.\Builder().\appName('sql').\master('local').\getOrCreate()df=spark.read.format("csv").\option("header","true").\load("file:///home/pyspark/emp.csv")df.show()# 关闭...
Hue 之 SparkSql interpreters的配置及使用 1、环境说明: HDP 2.4 V3 sandbox hue 4.0.0 2、hue 4.0.0 编译及安装 地址:https://github.com/cloudera/hue/releases/tag/release-4.1.0(也许是发版这弄错了吧,连接是4.1.0,内容版本是4.0.0) 2.1 修改%HUE_CODE_HOME%/hue/maven/pom.xml版本,如下:...