override def createRelation(sqlContext : org.apache.spark.sql.SQLContext, mode : org.apache.spark.sql.SaveMode, parameters : scala.Predef.Map[scala.Predef.String, scala.Predef.String], data : org.apache.spark.sql.DataFrame) : org.apache.spark.sql.sources.BaseRelation = { /* compiled code ...
第二种是通过 添加 :spark.driver.extraClassPath /opt/lib2/mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar 这种方式也可以实现添加多个依赖jar,比较方便 第三种是在运行时 添加 --jars /opt/lib2/mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar 做完上面的准备工作后,spark sql和Hive就继承在一起了,spark sql可以读取hive中...
你可以使用spark sql jar包效果一样,申请方式是: 官方文档 这里我们就按照我使用的jar包的函数接口使用。上面我截图 故意把 sqlcontext的函数接口截出来了,就是没事可以去翻翻他的函数有哪些,都是干嘛的,这样下次你就不会自己去想怎么写了。 spark sql通过read数据,read下面有一大串读数据指定数据格式方法。 read...
val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url" -> "jdbc:mysql://192.168.10.1:3306/bigdata", "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "person", "user" -> "root", "password" -> "123456")).load() 1. 3.执行查询 jdbcDF.show() 4.2、将数据写入到MySQ...
spark sql 单机版运行demo 及遇到的问题小结 1、 先上代码。 packageTestimportorg.apache.spark.sql.SQLContextimportorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}caseclassPerson(name:String, age:Int)/*** Created by admin on 2017/7/25.*/object Person {...
{privatestaticStringappName="spark.sql.demo";privatestaticStringmaster="local[*]";publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName(appName).master(master).getOrCreate();JavaRDD<Person>peopleRDD=spark.read().textFile("people.txt").javaRDD().map(newFunction<...
import org.apache.spark.sql.SparkSession; SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("Java Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); 使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD、Hive表或Spark数据源中创建DataFrames。 1.1.1 通过json文...
Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map,flatMap,filter等)去操作。Dataset API支持Scala和Java。Python不支持Dataset API。
.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...
一、使用SparkSQL交互式控制台操作hive 在使用 SparkSQL 之前请登录 EMR 集群的 Master 节点。登录 EMR 的方式请参考 登录 Linux 实例。这里我们可以选择使用 WebShell 登录。单击对应云服务器右侧的登录,进入登录界面,用户名默认为 root,密码为创建 EMR 时用户自己输入的密码。输入正确后,即可进入 EMR 命令行界面。