首先,我们需要创建一个 Spark 会话,这是使用 Spark SQL 的基础。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话spark=SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 这段代码:导入SparkSession类,并创建一个新的 Spark 会话。 3. 读取数据 读取数据是导入数据的第一步。 # 读...
对于倾斜部分的数据,我们可以开启Spark SQL的自适应功能,spark.sql.adaptive.enabled=true来动态调整每个相当于Spark的reduce端task处理的数据量,这样我们就不需要人为的感知随机值的规模了,我们可以直接 代码语言:javascript 复制 FROMtpcds_1t_ext.et_store_sales where ss_sold_date_sk isnulldistribute by distribut...
通过Spark会话可以访问SparkSQL的功能。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("SparkSQL to HDFS Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. 读取数据 可以使用SparkSQL读取存储在HDFS或本地系统中的数据。这里以HDFS上的CSV文件为例: # 读取HDFS上...
启动脚本 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 <properties><spark.version>2.1.0</spark.version><scala.version>2.11</scala.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><java.version>1.8</java.version><mav...
测试用sparksql来导入: create table XXXXXXX201512P (N多字段构成)STORED AS PARQUETFILE; insert into XXXXXXX201512P select * from XXXXXXX20151231; 以上的insert,3000万的数据,超过了10分钟,一个表到总表产生的分片数是80多个,查询1.5秒左右 从文件数论证hive和sparksql对以上过程的分片机制: ...
spark sql hive批量导入文本文件 在很多情况下,会需要将批量生成(如按天生成的记录)导入到HIVE中。针对这种应用场景,进行实验。 首先需要进行文件目录的遍历,借助SCALA强大的函数式编程能力,利用ARRAY中的MAP函数进行操作即可。 如函数如下: def LoadIntoHive(sc:HiveContext,dir:String):Unit= { var cdrDirectory ...
功能:通过spark sql 将hdfs 中文件导入到mongdo 所需jar包有:mongo-spark-connector_2.11-2.1.2.jar、mongo-java-driver-3.8.0.jar scala代码如下: importorg.apache.spark.sql.Row importorg.apache.spark.sql.Dataset importorg.apache.spark.SparkContext ...
at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:878) at SparkSql.scl$.main(scl.scala:8) at SparkSql.scl.main(scl.scala) Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method) ...
如果有被 Hive/Impala 使用的需求，建议加上 spark.sql.parquet.writeLegacyFormat=true，重新导入数据。
objectsqlisnot a member ofpackageorg.apache.spark 后来根据网上的提示在build文件里加了依赖依旧没有解决问题,重新导入library等方法都没有解决问题。 后来发现是因为scala版本过高导致的,可能spark对scala版本有非常严格的要求。 通过在terminal中运行spark-shell可以查看到spark的版本信息。