DLI整理了Spark 2.4.x与Spark 3.3.x版本在SQL队列的差异,便于您了解Spark版本升级后SQL队列上运行的作业在适配新版本引擎时的影响。说明:Spark SQL中的histogram_numeric函数返回一个结构体数组(x,y),不同版本的引擎x的类型不同。Spark2.4.x:Spark 3.2或更早版本中,x
Spark-1.1 :2014年9月11日,发布Spark1.1.0。Spark从1.0开始引入SparkSQL(Shark不再支持升级与维护)。Spark1.1.0变化较大是SparkSQL和MLlib spark-1.3 : 增加 DataFrame新API ,参考文章:Spark-Sql之DataFrame详解 spark-1.4 : 增加 分析开窗函数,参考文章:Spark分析窗口函数 Spark 1.5 : Hive中有UDF与UDAF,Spark...
SparkSQL是Spark处理数据的一个模块,专门用来处理结构化数据的模块,像json、csv,普通表格数据等均可,与基础RDD的API不同,Spark SQL中提供的接口将提供给更多关于结构化数据和计算的信息,并针对这些信息,进行额外的处理优化。 DataFrames API:写spark代码,面向DF编程,可以与其它Spark应用代码无缝集成,比RDD更丰富的算子...
SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,Shark应运而生,但又因为Shark对于Hive的太多依赖(如采...
HiveContext现在支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器,默认为HiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器,来运行HiveSQL不支持的语法。 使用HiveContext可以使用Hive的UDF,读写Hive表数据等Hive操作。SQLContext不可以对Hive进行操作。 Spark SQL未来的版本会不断丰富SQLContext的功能,做到SQLContext和HiveConte...
返回信息明确告知不支持指定表外部属性 说明: 表外部属性`external`变为保留。如果指定外部属性,某些命令将执行失败。 Spark2.4.x:通过 `CREATE TABLE ... TBLPR
SparkSession是spark sql的入口类: valspark=SparkSession.builder().appName("Spark SQL data sources example").config("spark.some.config.option","some-value").getOrCreate() 涉及到的这些类源码需要掌握: 1.SparkSession 2.Builder 3.DataFrameReader:各数据源读入器,csv,json,jdbc,parquet,orc,text,table...
spark 1.4版本的最大变化是()。A.spark sql Release 版本B.引入 Spark RC.DataFrameD.支持动态资源分配
JDK版本不匹配导致客户端启动spark-sql,spark-shell失败。在Driver端打印异常如下:Exception Occurs: BadPadding 16/02/22 14:25:38 ERROR Schema: Failed initialising database. Unable to open a test con
package com.aliyun.spark import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkOnHBase2xForPhoenix { def main(args: Array[String]): Unit = { //queryServerAddress为HBase集群SQL服务访问地址,格式为:http://xxx:8765 val queryServerAddress = args(0) //Phoenix侧的表名,需要在Phoenix侧提前创建。