Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 http://spark.apache.org/sql/ 为什么要学习Spark SQL?我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行...
importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSession实例valspark=SparkSession.builder().appName("SparkSQL Timestamp to String Example").getOrCreate()// 读取数据并创建DataFramevaldf=spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("data.csv") 1. 2....
下面我们分析下直接采用JAVA对象存储的问题: 我们拿类型是 String 的 name 来举例,如果一个用户的名字叫做“abcd”,它本应该只占用 4 个字节,但在 JVM 的对象存储中,“abcd”会消耗总共 48 个字节,其中包括 12 个字节的对象头信息、8 字节的哈希编码、8 字节的字段值存储和另外 20 个字节的其他开销。 另外,...
name:string]//创建一个DataFramescala>valdf=spark.read.json("file:///usr/local/hadoop/module/datas/2.json")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[age:bigint,name:string]
13.to_utc_timestamp(ts: Column, tz: String) 返回当前时间指定时区时间戳转UTF时间戳scala> spark.sql("SELECT to_utc_timestamp('1970-01-01 00:00:00','PST') as bj_time").show +---+ | bj_time| +---+ |1970-01-01 08:00:00| +---+ 或: scala> spark.sql("SELECT to_utc_time...
在Spark SQL中,将字符串类型转换为数组类型可以使用内置函数split()来实现。split()函数接受两个参数:待拆分的字符串和拆分的分隔符。它会返回一个包含拆分后的字符串的数组。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.createDataFrame(Seq(("1,2,3...
unhex(expr) - Converts hexadecimalexprto binary. Examples:> SELECT decode(unhex('537061726B2053514C'), 'UTF-8');Spark SQL 20.to_json to_json(expr[, options]) - Returns a json string with a given struct value Examples: > SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2)); {"a"...
但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于hive的太多依赖(如采用hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针,制约了spark各个组件的相互集成,所以提出了sparkSQL项目。 SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar ...
string 对应 文本类型 四,Spark SQL的Date和Timestamp函数 Spark SQL通常使用字符串来表示Date和Timestamp类型的值,字符串要跟Date和Timestamp相互转换,在转换时,可以设置格式参数fmt,按照特定的格式来相互转换。 fmt是格式字符串,由相应的模式来指定格式:
总之，SparkSQL的调优是一个综合性的工作，需要充分了解数据特点、作业需求和集群资源情况。通过对数据分区、缓存策略、配置参数、查询语句、监控指标、集群资源管理和存储格式的优化，我们可以显著提高SparkSQL的查询性能和整体系统稳定性。希望这篇指南对你在实际工作中进行SparkSQL调优有所帮助。下面提供以上调优方式的...