2…/sparkapp2/src/main/java下建立一个名为SimpleApp.java 的文件 /*** SimpleApp.java ***/ import org.apache.spark.api.java.*; import org.apache.spark.api.java.function.Function; public class SimpleApp { public static void main(String[] args) { String logFile = "file:///usr/spark/RE...
importorg.apache.spark.sql.Dataset;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;publicclassSparkSqlExample{publicstaticvoidmain(String[]args){// 创建 SparkSessionSparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL Example").master("local").getOrCreate();// 读取数...
1.SparkSQL基础 importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Arrays;importjava.util.Collections;importjava.io.Serializable;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.function.Function;importorg.apache.spark.api.java.function.MapFunction;importorg.apache.spar...
spark-sql是将hive sql跑在spark引擎上的一种方式,提供了基于schema处理数据的方式。 4、代码详解 java spark和spark-sql依赖。 pom.xml <dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.10</artifactId><version>1.6.0</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><gro...
Join是SQL语句中的常用操作,良好的表结构能够将数据分散在不同的表中,使其符合某种范式,减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。 对于Spark来说有3中Join的实现,每种Join对应着不同的应用场景: Broadcast Hash Join :适合一张较小的表和一张大表进行join ...
.appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 在Spark repo的“examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java”中可以找到完整的示例代码。 Spark 2.0中的SparkSession提供了对Hive特性的内置支持,包括使用Hi...
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * Created by xinghailong on 2017/2/23.
可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。 3.兼容Hive 支持hiveHQL的语法。 兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制) 4.标准的数据连接 可以使用行业标准的JDBC或ODBC连接。
DataSet/DataFrame都是Spark SQL提供的分布式数据集,相对于RDD而言,除了记录数据以外,还记录表的schema信息。 DataSet是自Spark1.6开始提供的一个分布式数据集,具有RDD的特性比如强类型、可以使用强大的lambda表达式,并且使用Spark SQL的优化执行引擎。DataSetAPI支持Scala和Java语言,不支持Python。但是鉴于Python的动态特性,它...