sparkSession.sql("SELECT homePage FROM global_temp.v_people"); // 将DataFrame的内容显示 sqlDFWithHostPage.show(); 如果不加global_temp,否则报异常“Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found:” 控制台输出内容如下: 源码 packagecom.waylau.spark.jav...
ii).永久=> 配置文件配置 spark.sql.parquet.mergeSchema 设置为 true 7.3.1.4 Parquet 与Hive MetaStore 在Spark读取和写入Hive的Parquet表时,Spark将使用自己的Parquet Support,而不是Hive SerDe (spark.sql.hive.convertMetastoreParquet 默认开启) Spark-Parquet-Schema 与 Hive-MetaStore 是有一些区别的,这些区别...
3)内嵌了查询优化框架,在把SQL解析成逻辑执行计划之后,最后变成RDD的计算。 RDD、DataFrame、DataSet的关系 在其后的发展当中,Spark SQL仍在不断优化,比较典型的就是RDD、DataFrame、DataSet概念的发展。 最初Spark使用RDD,但是SQL化的支持不太好;后来演变成DataFrame,类型转又不太安全;最后发展成DataSet兼容两者的优点。
在Spark SQL中,如果你想拥有一个临时的view,并想在不同的Session中共享,而且在application的运行周期内可用,那么就需要创建一个全局的临时view。并记得使用的时候加上global_temp作为前缀来引用它,因为全局的临时view是绑定到系统保留的数据库global_temp上。 ① 创建一个普通的view和一个全局的view df.createOrRepla...
Spark 2.0中使用DataFrames和SQL的第一步 Spark 2.0开发的一个动机是让它可以触及更广泛的受众,特别是缺乏编程技能但可能非常熟悉SQL的数据分析师或业务分析师。因此,Spark 2.0现在比以往更易使用。在这部分,我将介绍如何使用Apache Spark 2.0。并将重点关注DataFrames作为新Dataset API的无类型版本。
Spark-SQL 支持通过Dataframe接口对各种数据源进行操作 各种数据源的加载&保存 数据转换(relational transformations) 注册临时视图(temporary view),来允许SQL的形式直接对临时视图进行操作 7.1 数据源加载 Spark-SQL的默认数据源为parquet(spark.sql.sources.default设置),一些数据源加载的例子如下: ...
上面的操作使用的是DSL(domain-specific language)方式，还可以直接使用SQL对DataFrame进行操作。Global Temporary View 上面使用的是Temporary views的方式，该方式是Spark Session范围的。如果将创建的view可以在所有session之间共享，可以使用Global Temporary View的方式创建view。创建DataSet DataSet与RDD很类似，但是，RDD...
下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式,并通过十步操作实战,轻松拿下 Spark SQL 的使用。 1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中,我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象:DataSet 及 DataFrame。
Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema...
Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表,然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行 SQL 查询,并返回结果数据集。 使用前需要将 DataFrame/DataSet 注册成一张表,注册方式分两种: 1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView() 或createTempView()方法可以将表注册成 Local ...