AI检测代码解析 // 将表的数据合并为一个文件spark.sql("SELECT * FROM table_name").coalesce(1).write.parquet("hdfs://path/to/output") 1. 2. 步骤四:调整并行度 根据实际情况,我们可以通过调整Spark任务的并行度来减少小文件的生成。可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions参数来控制并行度。 AI检测...
五、执行SparkSQL查询 一旦数据被加载到DataFrame中,我们就可以编写SQL查询来分析数据。首先,我们需要将DataFrame注册为一个临时表,以便通过SQL语句查询。 # 注册临时视图df.createOrReplaceTempView("my_table")# 执行SQL查询result=spark.sql("SELECT column1, COUNT(*) as count FROM my_table GROUP BY column1"...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()valdf=spark.read.json("path/to/json/file") df.show() 通过编程方式创建。例如,使用createDataFrame方法: importorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{Int...
SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口 HiveContext通过hive sql语句操作hive表数据,兼容hive操作,hiveContext继承自SQLContext。 ●在spark2.0之后 SparkSession 封装了SqlContext及HiveContext所有功能。通过SparkSession还可以获取到SparkConetxt。 SparkSession可以执行SparkSQL也可以执行HiveSQL. 2.2. 创建DataFrame 2.2....
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...
因为可以运行在Spark SQL引擎上,Spark Structured Streaming天然拥有较好的性能、良好的扩展性及容错性等Spark优势。除此之外,它还具备丰富、统一、高层次的API,因此便于处理复杂的数据和工作流。 Spark Structured Streaming对流的定义是一种无限表(unbounded table),把数据流中的新数据追加在这张无限表中,而它的查询过...
SQL 複製 -- Write a new batch of data to the data source INSERT INTO user_ping_raw SELECT *, get_ping() ping, current_timestamp() time FROM user_ids WHERE is_active()=true; 步驟3:使用 COPY INTO 以等冪方式載入 JSON 數據您
不支持通过Spark SQL更新(UPDATE)和删除(DELETE)C-Store表数据(包括分区表和非分区表)。 查询热数据时,需要先使用XIHE引擎执行如下SQL修改相关配置项,再执行SQL查询语句,否则会导致SQL执行失败。配置项如下: SET adb_config CSTORE_HOT_TABLE_ALLOW_SINGLE_REPLICA_BUILD=true; SET adb_config ELASTIC_ENA...
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。 从Spark数据源进行创建 (1)查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala>spark.read.csvformatjdbcjsonloadoptionoptionsorcparquetschematabletexttextFile...
("D", StringType),StructField("E", StringType),StructField("F", StringType),StructField("G", StringType),StructField("H", StringType)))val commonRowRdd = sc.emptyRDD[Row]sqlContext.createDataFrame(commonRowRdd, TABLE_SCHEME).write.mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("/...