在Spark 中,我们可以使用DataFrameReader类的load方法加载 Hudi 表,并通过schema()方法获取表的 Schema 信息。下面是一个简单的示例代码: importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建 SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("Read Hudi Table Schema").getOrCreate()// 加载 Hudi 表valhudiT...
2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后,将schema解析出来,并且映射为hashmap。 publicclassFiremanDriverimplementsSerializable {privateString db;privateString table;privateHiveContext hiveContext;publicFiremanDriver(String db, String table) {try{this.db =db;this.table =table;SparkClient sparkClient=newSpark...
val spark = SparkSession.builder().appName("mysql50") .master("local[*]").getOrCreate() import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql.functions._ val url = "jdbc:mysql://192.168.87.100:3306/school" val user = "root" val pwd = "ok" val driver = "com.mysql.jdbc.Driver" ...
在老的版本中,SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的 SQL 查询;一个叫 HiveContext,用于连接Hive的查询。 从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上...
importorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}valspark = SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()valschema = StructType( List( StructField("name", StringType, nullable =true), ...
Spark SQL数据的加载与保存 1、通用的加载与保存方式 1)spark.read.load是加载数据的通用方法 2)df.write.save 是保存数据的通用方法 1.1 数据加载 1)read直接加载数据 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile 注意:加载数据的相关参数需写到上...
2)SparkSQL提供了什么 SparkSQL的Dataset和SQL并不是直接生成计划交给集群执行, 而是经过了一个叫做Catalyst的优化器, 这个优化器能够自动帮助开发者优化代码。 SparkSQL大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以SparkSQL可以获知数据的Schema, 从而根据其Schema来进行优化。 3.2、Catalyst 为了解决过多依赖Hive...
sparkSession, userSpecifiedSchema = Option(schema), className = "parquet", options = parameters) .resolveRelation() } else if (parameters(QUERY_TYPE_OPT_KEY).equals(QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL)) { // 增量Relation new IncrementalRelation(sqlContext, path.get, optParams, schema) } else { ...
在Scala语言的基础上,深入理解Spark常用算子和高级算子的使用场景,使得学生在以后的开发过程中能够灵活运用Spark核心技术。讲解Spark生态,开发与性能调优双管齐下,分享企业中实战技能,学生学习更全面,更实际。深入讲解Spark源码和Spark框架,从内到外,挖掘Spark的五脏六腑,做到深入,再深入。学生可以从原理,从基石上了解...