在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame ...
parquet是一种列式存储格式,可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。在spark中,如果使用using parquet的形式创建表,则创建的是spark 的DataSource表;而如果使用stored as parquet则创建的是hive表。 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet默认设置是true, 它代表使用spark-sql内置的parquet的reader和writer(即进行反序列...
(2)创建Parquet格式表时,如果字段类型为数组,该字段不能有空值,否则读写时会报错。 四、建DataSource表方法 CREATE TABLE database.tablename ( `job_flow_name` string , ... `statis_date` string – 必须先定义分区字段 ) using parquet – SparkSQL内置格式都支持,如parquet、ORC等 partitioned by (stat...
如果导入两行完全相同的数据,则明细模型会将这两行数据视为两行,而不是一行。 明细模型底层使用 LSM Tree数据结构进行存储,我们都知道 LSM Tree 是一 个写友好的数据结构,在 StarRocks数据存储层,选择了一个两层结构的 LSM Tree,减少了compaction对系统的压力,也减少了 write stall 的影响 使用场景: 分析原始数...
SparkSQL提供一套通用外部数据源接口,方便用户从数据源加载和保存数据,例如从MySQL表中既可以加载读取数据:load/read,又可以保存写入数据:save/write。 由于SparkSQL没有内置支持从HBase表中加载和保存数据,但是只要实现外部数据源接口,也能像上面方式一样读取加载数据。
二、External DataSource 拿Spark1.2的json为例,它支持已经改为了实现了外部数据源的接口方式。所以除了先前我们操作json的API,又多了一种DDL创建外部数据源的方式。 parquetFile的操作方式也如下类似,就不一一列举了。 2.1 SQL方式 CREATE TEMPORARY TABLE USING OPTIONS ...
简介:sparksql 自定义DataSourceV2源 基于sparkSql DataSourceV2实现输入源SparkSQL的DataSourceV2的实现与StructuredStreaming自定义数据源如出一辙,思想是一样的,但是具体实现有所不同,主要步骤如下: 第一步:继承DataSourceV2和ReadSupport创建XXXDataSource类,重写ReadSupport的creatReader方法,用来返回自定义的DataSource...
{"TaskId":"9e20f9c021cb11ec835f5254006c64af","DatasourceConnectionName":"CosDataCatalog","DatabaseName":"auth_test","SQL":"SELECT * FROM `auth_test`.`hive_test` LIMIT 10","SQLType":"DQL","State":2,"DataAmount":850363,"UsedTime":1761,"TotalTime":2000,"OutputPath":"cosn://...
SQLContext = new SQLContext(sc); /** * read()是DataFrameReader类型,load可以将数据读取出来 */ DataFrame peopleDF = sqlContext.read().format("json").load("E:\\Spark\\Sparkinstanll_package\\Big_Data_Software\\spark-1.6.0-bin-hadoop2.6\\examples\\src\\main\\resources\\people.json"); ...
DataSourceAPIv1 版本于Spark1.3 发布。 根据社区反馈,它具有下面的限制: 1. 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext,因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。 2. 物理存储信息(例如,划分和排序)不会从数据源传播,并且因此,Spark 的优化器无法利用。