若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上,你必须把hive-site.xml复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive,Spark SQL 也可以运行。 需要注意的是,如果你没有部署好Hive,Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库,叫
2、to_csv方法,具体参数还有很多,可以去看官方文档,这里提到一个index = False参数,表示保存csv的时候,我们不保存pandas 的Data frame的行索引1234这样的序号,默认情况不加的话是index = True,会有行号(如下图),这点在保存数据库mysql的时候体现尤其明显,不注意的话可能会出错 二、保存msyql from sqlalchemy imp...
需求: 有本地csv格式的一个文件,格式为${当天日期}visit.txt,例如20180707visit.txt,现在需要将其通过spark-sql程序实现将该文件读取并以parquet的格式通过外部表的形式保存到hive中,最终要实现通过传参的形式,将该日期区间内的csv文件批量加载进去,方式有两种: 1、之传入一个参数,说明只加载一天的数据进去 2、传...
object CSVFileTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("CSVFileTest") .master("local
("local[4]").appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).config("spark.sql.shuffle.partitions","4").getOrCreate()importspark.implicits._// TODO: 1. CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称,决定读取数据方式不一样的/* CSV 格式数据: 每行数据各个字段使用逗号...
Spark SQL 支持的数据源包括:文件、数据库、Hive等。 1.2.1. 读取文件数据源 Spark SQL 支持的文件类型包括:parquet、text、csv、json、orc 等。 例如读取 Spark 自带的 text 文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val sc=spark.sparkContext ...
2)速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下,使用parquet很多时候可以成功运行。 3)parquet的压缩技术非常稳定出色,在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作(例如会导致lost ...
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(...
spark.sql.cbo.starSchemaDetection FALSE When true, it enables join reordering based on star schema detection. spark.sql.columnNameOfCorruptRecord _corrupt_record The name of internal column for storing raw/un-parsed JSON and CSV records that fail to parse. spark.sql.crossJoin.enabled TRUE When...
SparkSession 位于 org.apache.spark.sql.SparkSession 类下,除了支持读取 parquet 的列式文件外,SparkSession 也支持读取 ORC 列式存储文件,可以参考:Spark 读取 ORC FIle val conf = new SparkConf().setAppName("ParquetInfo").setMaster("local")val spark = SparkSession.builder.config(conf).getOrCreate...