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...
我们可以调用SparkSQL的服务,也可以调用底层的RDD的服务。这些都由不同的业务需求而确定。 Logical Instructions 无论你使用什么语言进行Spark Application的开发,最终都会转化为一个Logical Instruction的计划,然后再变为一个物理执行计划。如果你想要更加直观的了解执行计划,你可以打开Spark的UI。这时候我们便需要继续介绍...
在spark-shell中执行SQL命令,可以按照以下步骤进行: 打开SparkShell环境: 在命令行中输入以下命令启动spark-shell: bash spark-shell 启动后,你将进入一个交互式的Scala环境。 加载或创建一个SparkSession: 在spark-shell中,SparkSession通常已经为你创建好了,并可以直接使用。SparkSession是Spark 2.x中引入的新概念...
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") +---+--...
shell中sparksql语句调试、执行方式 1.命令方式执行sparksql查询 SQL="use mydatatable;;select count(1) from tab_videousr_onlne where p_regiion=101 and p_date='2017-04-05' and p_hour=21;" /home/mr/spark/bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:18000 -n mr -p mr --maxwidth=3000-e"...
cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后，写入如下语句：val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)你会发现没法执行通过，因为cm装的原生的spark是不支持spark hql的，我们需要手动进行一些调整：第一步，将编译好的包含hive的JAR包上传到hdfs上配置的默认的...
使用spark-shell命令执行sql或者spark-submit提交的spark任务里面有sql的load命令,并且原数据和目标表存储位置不是同一套文件系统,上述两种方式MapReduce任务启动时会报错。当使用load导入数据到hive表的时候,属于需要跨文件系统的情况(例如原数据在hdfs上,而hive表数
1.spark-submit:用于提交Spark任务 (1)举例:spark 自带的实例程序。/opt/module/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/ex...
使用bin/spark-submit执行程序: 执行结果输出:Lines with a: 64, lines with b: 32 如果使用pip install pyspark把PySpark安装到环境中,就可以直接用python SimpleApp.py执行应用程序,输出结果。 五、编写Scala程序 /* SimpleApp.scala */ import org.apache.spark.sql.SparkSession object SimpleApp { def main...
1.spark-submit方式:将jar上传到集群,然后到/bin目录下通过spark-submit的方式,执行spark任务: 格式: spark-submit--master spark的地址--class全类名 jar包地址 参数 举个栗子:运行spark自带的测试程序,计算pi的值 ./spark-submit--master spark://node3:7077--classorg.apache.spark.examples.SparkPi/usr/loc...