1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的) 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: 入口:SparkSession(spark应用程序的一个整体入口),合并了SQLContext和HiveContext SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) Spark Streaming-》Structured Streamin...
1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的) 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: 入口:SparkSession(spark应用程序的一个整体入口),合并了SQLContext和HiveContext SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) Spark Streaming-》Structured Streamin...
Apache Spark是一个强大的开源数据处理框架,尤其在大数据处理和机器学习领域表现出色。Spark SQL模块使用户能够使用SQL查询结构化数据,并将其与Spark的其他特性无缝结合。在过去的几年中,Spark SQL经历了显著的版本变化,这些变化增强了功能、提高了性能,并改善了用户体验。本文将探讨这些变化,提供相应的代码示例,以及如何...
sparksql 3版本 一、SparkSql简介 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...
一、SparkSQL的进化之路1.0以前: Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的) SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+Da…
二、SparkSQL版本 1)SparkSQL的演变之路 1.png 1.0以前: Shark(入口:SQLContext和HiveContext) SQLContext:主要DataFrame的构建以及DataFrame的执行,SQLContext指的是spark中SQL模块的程序入口。 HiveContext:是SQLContext的子类,专门用于与Hive的集成,比如读取Hive的元数据,数据存储到Hive表、Hive的窗口分析函数等。
本文讲讲SparkSQL的几个里程碑的更新升级。 1. spark 1.0.0诞生了Spark SQL 官方版本是spark 1.0.0引入的Spark SQL模块。当时这个模块的核心实际上就是一种新类型的RDD,叫做SchemaRDD。SchemaRDD就是类型为ROW的RDD,但同时又包含了一个描述每一列数据类型的schema信息。SchemRDD也可类似于传统数据库的一张表。Sc...
【转】Spark-Sql版本升级对应的新特性汇总 Spark-Sql版本升级对应的新特性汇总 SparkSQL的前身是Shark。由于Shark自身的不完善,2014年6月1日Reynold Xin宣布:停止对Shark的开发。SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage)、Hive兼容性等,重新开发SparkSQL。
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
按上图的步骤,第一步选择Spark版本,第二步选择Hadoop版本,第三步点击下载,跳转到网址“https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz”的页面,选择清华大学镜像点点击下载spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz ...