1.执行SQL查询 启动Spark SQL-shell: 在终端中输入spark-sql命令即可启动Spark SQL-shell。 输入SQL查询: 在Spark SQL-shell中,可以直接输入SQL查询语句,如SELECT * FROM table_name。 执行查询: 按下回车键执行查询,Spark SQL-shell将会输出查询结果。 退出Shell: 在Spark SQL-shell中,输入quit命令后按回车即可...
在上面的Shell脚本中,首先定义了一些变量,包括Spark的安装路径、SQL文件的路径以及输出文件的路径。接着,使用spark-sql -f命令来运行SQL文件,并将结果输出到指定的路径。 通过这种方式,我们可以轻松地在Shell环境中运行SQL查询,尤其是在处理大型的SQL文件时。 6. 执行过程示意图 下面是执行流程的序列图,展示了Shell...
local[2]:local本地模式 [2]:2个CUP来运行spark-shell --jars: 制定jar包 ,用逗号隔开可以制定多个jar包 2.启动spark-sql 1 ./spark-sql--masterlocal[2] --jars/usr/local/jar/mysql-connector-java-5.1.47.jar --driver-class-path/usr/local/jar/mysql-connector-java-5.1.47.jar...
如果是spark-2.1.1-bin-hadoop2.7,它没有sqlContext,所以要先执行:val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 如果是spark-1.6.2-bin-hadoop2.6,不用执行:val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) scala> sqlContext.sql("select * from person limit 2") +---+--...
Spark SQL 支持通过 JDBC 读取外部数据库的数据作为数据源。 以读取 Oracle 数据库为例: 启动Spark Shell 时,指定 Oracle 数据库的驱动: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 spark-shell--master spark://hadoop101:7077\--jars/root/temp/ojdbc6.jar \--driver-class-path/root/temp/ojdbc...
/export/servers/spark/bin/spark-shell--master spark://node01:7077,node02:7077 创建一个样例类,用于封装数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 caseclassScore(name:String,clazz:Int,score:Int) 创建一个RDD数组,造一些数据,并调用toDF方法将其转换成DataFrame ...
Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中。 如果使用spark-shell操作,可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。 bin/spark-shell --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar...
Spark SQL的几种使用方式 1.sparksql-shell交互式查询 就是利用Spark提供的shell命令行执行SQL 2.编程 首先要获取Spark SQL编程"入口"：SparkSession（当然在早期版本中大家可能更熟悉的是SQLContext，如果是操作hive则为HiveContext）。这里以读取parquet为例：val spark = SparkSession.builder().appName("example")...
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SQLContex 和HiveContext 上可用的API 在SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了SparkContext,所以计算实际上是由sparkContext 完成的。当我们使用spark-shell 的时候, spark 框架会自动的创建一个名称叫做...
本文的前置教程课程为:Spark SQL快速入门(基础) 0x01 基础环境准备 1. 启动Spark-Shell spark-shell 2. 准备数据 vi /home/hadoop-sny/datas/teacher.json {"name":"shaonaiyi", "age":"30", "height":198}{"name":"shaonaier", "age":"28", "height":174}{"name":"shaonaisan", "age":"25"...