但是sql实际执行过程是按照operation——> datasource——>result 的顺序来执行的这与sql语法正好相反,具体的执行过程如下: 1 . 语法和词法解析:对写入的sql语句进行词法和语法解析(parse),分辨出sql语句在哪些是关键词(如select ,from 和where),哪些是表达式,哪些是projection ,哪些是datasource等,判断SQL语法是否规...
ListTables(String) 返回指定数据库中的表/视图的列表。DataFrame包括名称、数据库、说明、表类型和表是否为临时表。 RecoverPartitions(String) 恢复表目录中的所有分区并更新目录。 这仅适用于已分区表,不适用于未分区的表或视图。 RefreshByPath(String) ...
Spark 的目錄介面。 若要存取此專案,請使用 SparkSession.Catalog。 Database Spark 中的資料庫,如中 Catalog 定義的 方法所傳 ListDatabases 回。 Function Spark 中使用者定義的函式,如 中的 Catalog 方法所 ListFunctions 傳回。 Table Spark 中的資料表,如 中的 Catalog 方法所 ListTables 傳回。中文...
SQL Syntax - Auxiliary Statements:SQL 语法之辅助语句 SHOW COLUMNS - 查看字段信息 SHOW CREATE TABLE - 查看建表语句 SHOW DATABASES - 查看数据库列表 SHOW FUNCTIONS - 查看函数列表 SHOW PARTITIONS - 获取分区列表 SHOW TABLE EXTENDED - 查看表的详细信息 SHOW TABLES - 查看表列表 SHOW TBLPROPERTIES - 查...
SparkSQL可以理解成是将SQL解析成'RDD'+优化再执行 1.5 Spark SQL数据抽象 1.5.1 DataFrame 什么是DataFrame? DataFrame是一种以RDD为基础的带有Schema元信息的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格 。 1.5.2 DataSet 什么是DataSet? DataSet是保存了更多的描述信息,类型信息的分布式数据集。
使用Spark计算引擎访问表格存储时,您可以通过E-MapReduce SQL或者DataFrame编程方式对表格存储中数据进行复杂的计算和高效的分析。
import org.apache.spark.sql.Encoder import spark.implicits._ object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { case class Employee(id:Long,name: String, age: Long) val employeeDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt").map(_.split(",")).map(attributes...
使用Spark SQL API 查询数据 可以使用采用任何语言编写的代码中的 Spark SQL API 来查询目录中的数据。 例如,以下 PySpark 代码使用 SQL 查询将 products 表中的数据作为数据帧返回。 Python bikes_df = spark.sql("SELECT ProductID, ProductName, ListPrice \ FROM products \ WHERE Category IN ('Mountain Bi...
bin/spark-sql –help 查看配置参数。 需要将 hive-site.xml 放到 ${SPARK_HOME}/conf/ 目录下,然后就可以测试 代码语言:javascript 复制 show tables;selectcount(*)from student; 3. thriftserver thriftserver jdbc/odbc 的实现类似于 hive1.2.1 的 hiveserver2,可以使用 spark 的 beeline 命令来测试 jdbc...
also a DataFrame.valparquetFile = sqlContext.read.parquet("people.parquet")//Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements.parquetFile.registerTempTable("parquetFile")valteenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19"...