def main(args: Array[String]): Unit={//构建SparkSession环境val spark: SparkSession =SparkSession .builder() .appName("Demo03WordCount") .master("local")//设置Spark SQL产生shuffle时的分区数,默认是200.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2") .getOrCreate()//导入Spark SQL的隐士转换以及...
1、可以通过Spark-shell来操作Spark SQL,spark作为SparkSession的变量名,sc作为SparkContext的变量名 2、可以通过Spark提供的方法读取json文件,将json文件转换成DataFrame 3、可以通过DataFrame提供的API来操作DataFrame里面的数据。 4、可以通过将DataFrame注册成为一个临时表的方式,来通过Spark.sql方法运行标准的SQL语句来查...
SQLContext sqlContext =neworg.apache.spark.sql.SQLContext(sc) //Parquet files are self-describing so the schema is preserved.文件格式自带描述性DataFrame df= sqlContext.read().parquet("people.parquet");//SQLContext.read().json() on either an RDD of String, or a JSON file. not a typical...
当向Hive metastore中读写Parquet表时,Spark SQL将使用Spark SQL自带的Parquet SerDe(SerDe:Serialize/Deserilize的简称,目的是用于序列化和反序列化),而不是用Hive的SerDe,Spark SQL自带的SerDe拥有更好的性能。这个优化的配置参数为spark.sql.hive.convertMetastoreParquet,默认值为开启。 3.2.4.1 Hive/Parquet Sch...
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架,Spark SQL是其组件之一,用于处理结构化数据。Spark SQL可以使用SQL查询语言来查询和分析数据,同时还提供了与Spark核心API的无缝集成。本文将深入探讨Spark SQL的基本概念和用法,包括数据加载、SQL查询、数据源和UDF等内容。
ORDER BY Clause in Spark SQL 由来 原理 参数 使用场景 用法及示例 示例1:按 age 排序。默认情况下,行按升序排序,NULL 值在前。 示例2:按升序排序,将 NULL 值放在最后。 示例3:按 age 降序排序,默认 NULL 值在最后。 示例4:按升序排序,将 NULL 值放在最前面。 示例5:基于多个列进行排序,每列具有不同...
本节将介绍SparkSQL编程基本概念和基本用法。 不同于RDD编程的命令式编程范式,SparkSQL编程是一种声明式编程范式,我们可以通过SQL语句或者调用DataFrame的相关API描述我们想要实现的操作。 然后Spark会将我们的描述进行语法解析,找到相应的执行计划并对其进行流程优化,然后调用相应基础命令进行执行。
总结一下sparksql(基于branch3.3) 中 array操作相关的骚气用法,这恐怕是总结的最全的一篇了,哈哈~~ 从源码里看到,array相关函数主要分为四类: array_funcs(一般的array函数,比如取最大、最小、包含、切片等) collection_funcs(集合类的操作,比如数组求size、反转、拼接等) ...
Spark.sql.parquet.mergeSchema 参数默认false。当设为true,parquet会聚合所有parquet文件的schema,否则是直接读取parquet summary文件,或者在没有parquet summary文件时候随机选择一个文件的schema作为最终的schema。 Spark.sql.files.opencostInBytes 参数默认4M,表示小于4M的小文件会合并到一个分区中,用于减小小文件,防止...