defgetSQL(fileName:String,fields:(String,String)*)():String={//我们将SQL文件放在Redsource目录下val stream=this.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream(fileName)val buff:BufferedSource=Source.fromInputStream(stream)//读取拼装SQLval sql=buff.getLines().mkString("\n")// 自定义属性注入StringUti...
defgetSQL(fileName:String,fields:(String,String)*)():String={//我们将SQL文件放在Redsource目录下val stream=this.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream(fileName)val buff:BufferedSource=Source.fromInputStream(stream)//读取拼装SQLval sql=buff.getLines().mkString("\n")// 自定义属性注入StringUti...
valdata=spark.read.format("csv").option("header","true").load("/path/to/data.csv") 1. 2. 3. 在这个示例中,我们使用csv格式加载文件数据源,并指定文件路径为/path/to/data.csv。你可以根据实际情况修改格式和文件路径。 2.3 执行 SQL 查询 现在,我们可以使用 Spark SQL 执行 SQL 查询了。以下是执...
Spark SQL架构与Hive架构相比,把底层的MapReduce执行引擎更改为Spark,还修改了Catalyst优化器,Spark SQL快速的计算效率得益于Catalyst优化器。从HiveQL被解析成语法抽象树起,执行计划生成和优化的工作全部交给Spark SQL的Catalyst优化器进行负责和管理。 Spark要想很好地支持SQL,需要完成解析(Parser)、优化(Optimizer)、执行...
要使用Spark执行SQL脚本,首先需要安装和配置Spark环境。可以从官方网站(https://spark.apache.org/)下载Spark,并按照官方文档进行安装和配置。 一旦Spark环境配置完成,就可以使用Spark的SQL模块来执行SQL脚本。下面是一个简单的示例: 导入必要的库和模块:
最终输出 1、Scala程序从SparkSession入手SparkSession是旧的版本中SQLContext和HiveContext的组合封装。import spark...
需要将注释掉exec "$SPARK_HOME/bin/$SCRIPT""$@",因为在start-thriftserver.sh脚本中会执行这个命令 # cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin # vi load-spark-env.sh 5.启动Spark ThriftServer脚本 #sudo -u spark ./start-thriftserver.sh #启动脚本 ...
spark sql 执行的流程图: SQL 语句经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan; 使用 analyzer 结合数据数据字典 (catalog) 进行绑定, 生成 resolved LogicalPlan; 使用 optimizer 对 resolved
例如,读取一个CSV文件: val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/file.csv") 复制代码 将DataFrame注册为一个临时视图,可以通过SQL语句对数据进行操作: df.createOrReplaceTempView("data") 复制代码 使用spark.sql()方法执行SQL查询,对数据进行操作和分析: val result = spark.sql...
1.在本地创建一个person.txt文件,有三列,分别是id、name、age,用空格分隔。 1 张三 18 2 李四 25 3 王五 36 4 赵六 28 1. 2. 3. 4. 2.在spark shell执行下面命令,读取数据,将每一行的数据使用列分隔符分割 val lineRDD = sc.textFile("file:///person.txt").map(_.split(" ")) ...