spark-sql> create table hudi_merge_source2 (id int, name string, price double, ts bigint) using hudi > tblproperties (primaryKey = 'id', preCombineField = 'ts') > location '/user/hudi/hudi_merge_source2'; Time taken: 0.541 seconds spark-sql> insert into hudi_merge_source2 value...
sparkSQL以JDBC为数据源 一、环境准备 安装oracle后,创建测试表、数据: 1 create table test ( username varchar2(32) primary key , password varchar2(32) ); insert into test values('John','1234'); insert into test values('Mike','1234'); insert into test values('Jim','1234'); insert ...
Timetaken:25.452seconds spark-sql>createtablehudi_merge_source2(idint,namestring,pricedouble,tsbigint)usinghudi >tblproperties(primaryKey='id',preCombineField='ts') >location'/user/hudi/hudi_merge_source2'; Timetaken:0.541seconds spark-sql>insertintohudi_merge_source2values(2,"new_a2",...
当没有使用create table命令进行分区的by语句时,table被认为是一个未分区的表。 内部表和外部表 一般情况下,Spark SQL支持两种表,即内部表和外部表。如果使用location语句指定一个位置,或者使用create external table显式地创建表,那么它就是一个外部表,否则它被认为是一个内部表。 特别注意: 从hudi 0.10.0开始,...
E-MapReduce的Hudi 0.8.0版本支持Spark SQL对Hudi进行读写操作,可以极大的简化Hudi的使用成本。本文为您介绍如何通过Spark SQL对Hudi进行读写操作。
(10,2)NOTNULLCOMMENT'平均评分',`update_time`datetimeDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'更新时间',PRIMARYKEY(`id`),UNIQUEKEY`movie_id_UNIQUE`(`movieId`))ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=1DEFAULTCHARSET=utf8;CREATETABLE`genres_average_rating`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'自增id',`genres`...
create tableperson(userid text,fname text,lname text,gender int,age int,primarykey((userid,fname),lname);)withclustering orderby(lname desc); 稍微解释一下primary key((userid, fname),lname)的含义: 其中(userid,fname)称为组合分区键(composite partition key) ...
慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装、配置、编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式、spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 ...
创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate() val sc: SparkContext = spark.sparkContext sc.setLogLevel("WARN") import spark.implicits._ //2.连接Kafka消费数据 val dataDF: DataFrame = spark.readStream .format("...
使用Phoenix命令行(/usr/lib/phoenix/bin/sqlline.py, 不透过Hue)创建表仍能重现该问题,且乱码不会在Phoenix JDBC连接中出现: (2)在Phoenix创建表时最后加上COLUMN_ENCODED_BYTES= 0可规避该问题: CREATE TABLE user02 (id varchar PRIMARY KEY,name varchar,passwd varchar) COLUMN_ENCODED_BYTES= 0 upsert...