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,在不用搭建hive环境的情况下...
spark-sql> create temporary table jdbcmysql using org.apache.spark.sql.jdbc options(url"jdbc:mysql://192.168.0.110:3306/hidata?user=root&password=123456",dbtable"loadinfo") spark-sql>select * from jdbcmysql; //注意src是hive本来就存在的表,在spark sql中不用建立临时表,直接可以进行操作 //实现...
通过println,输出 show create table orders 的物理执行计划,可看到,真正执行的是ShowCreateTableCommand这个类。 代码流程: 两个核心方法: 查hive元数据库(ObjectStore.getMTable) mtbl = (MTable) query.execute(table, db)对应的sql: 获取表的一些基本信息(tbl_id, tbl_type等) SELECT DISTINCT 'org.apache....
val url = "jdbc:mysql://192.168.182.130:3306/mysqltest" val tablename ="student" val props = new Properties() //设置要访问的mysql的用户名,密码,Driver props.setProperty("user","root") props.setProperty("password","root") props.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver") //通过spark.r...
--Create partitioned and bucketed tableCREATETABLEstudent (idINT, name STRING, ageINT) USING PARQUET PARTITIONEDBY(age)CLUSTEREDBY(Id)INTO4buckets; 三,和数据源的交互 数据源表的作用类似于指向基础数据源的指针,例如,您可以使用JDBC数据源在Azure Databricks中创建表foo,该表指向MySQL中的表bar。当读写...
我们在spark sql中可能遇到下面的三种创建表的方式 spark.sql("create table tb as select ...") //以前叫registerTempTable,后来被deprecated,用createOrReplaceTempView代替了, //其目的就是可能为了消除误解,真实我们下面要讲的区别。 df.createOrReplaceTempView("tb") ...
beeline客户端连接操作 启动spark-sql的thrift服务,sbin/start-thriftserver.sh,启动脚本中配置好Spark集群服务资源、地址等信息。然后通过beeline连接thrift服务进行数据处理。hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务 在项目pom文件中引入相关驱动包,跟访问mysql等jdbc数据源类似。示例: ...
ENABLE_SPARKSQL_JDBC Java Database Connectivity(JDBC)を使用して SQL ステートメントをコミットするかどうかを指定します。有効な値: true:SQL ステートメントは JDBC を使用してコミットされます。EMR クラスタに Kyuubi サービスがない場合、SQL ステートメントは Spark Thrift Server にコミットさ...
/opt/apps/SPARK-EXTENSION/spark-extension-current/spark3-emrsdk/*中包含JDBC2 DataSource类型。如果您EMR集群使用的是Spark2,则应修改上面命令中的spark3为spark2。 建表和读取数据示例如下。 //建表create table test1(id int) using jdbc2 options( url="jdbc:mysql://mysql_url/test_db?user=root&pass...
在SQL作业中创建数据库(database),表(table) , 通过SQL或Spark程序作业读取插入数据。 在Spark程序作业中创建数据库(database),表(table), 通过SQL或Spark程序作业读取插入数据。 环境准备 在进行Spark 作业访问DLI元数据开发前,请准备以下开发环境。 表1Spark Jar作业开发环境 ...