SparkSession设置sql参数 spark-sql -d 目录 一、RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作 1.RDD概念 2.DataFrame概念 3.DataSet概念 4.RDD、DataFrame、DataSet的区别联系 5.RDD、DataFrame、DataSet的相互转换操作 1 RDD->DataFrame、DataSet 2 DataFrame->RDD,DataSet 3 DataSet->RDD,DataFrame 二、...
SparkSession:是Spark最新的SQL查询起始点,是SQLContext和HiveContext的组合,在 SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。 注:Spark Core首先构建上下文环境对象SparkContext才可以执行应用程序,sparkSQL和spark core类似。使用spark-shell的时候, spark框架会自动创建一个名称叫做spark的SparkSessi...
ReceiverInputDStream}6importorg.apache.spark.streaming.flume.{FlumeUtils, SparkFlumeEvent}7importorg.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}8importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}910object SparkStreaming_Flume
(1)sparkstreaming结合sparksql读取socket实时数据流 Spark Streaming是构建在Spark Core的RDD基础之上的,与此同时Spark Streaming引入了一个新的概念:DStream(Discretized Stream,离散化数据流),表示连续不断的数据流。DStream抽象是Spark Streaming的流处理模型,在内部实现上,Spark Streaming会对输入数据按照时间间隔(如1...
此页面上的所有示例都使用Spark分发中包含的示例数据,并且可以在spark-shell,pyspark shell或sparkR shell中运行。 Starting Point: SQLContext Spark SQL中所有功能的入口点是SQLContext类或其后代。要创建一个基本的SQLContext,您只需要一个SparkContext。
1.通用的laod/save函数 可支持多种数据格式:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json") peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet") 默认的是parquet,可以通...
Spark Streaming是构建在Spark Core的RDD基础之上的,与此同时Spark Streaming引入了一个新的概念:DStream(Discretized Stream,离散化),表示连续不断的数据流。DStream抽象是Spark Streaming的流处理模型,在内部实现上,Spark Streaming会对输入数据按照时间间隔(如1秒)分段,每一段数据转换为Spark中的RDD,这些分段就是Dstr...
D、DataFrame和SQL 在高级别上,DataFrame提供了与SQL相类似的功能。使用SparkSQL和DataFrame,同关系查询(SQL)相比,执行分析要容易得多。DataFrame为用户提供的一站式解决方案中,不仅可以编写SQL查询,还可以开发和利用Scala、Java或Python函数,并在它们之间传递DataFrame来构建一个逻辑计划,并且到最终执行时能从整个计划的...
1. 通用的 laod/save 函数 可支持多种数据格式:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json") peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet") ...
借由 Gluten 和 Velox 实现的技术,Spark-SQL 可在 AArch64 上获得超过基于行的数据处理性能,并突破 JVM 限制,通过利用 AArch64 SIMD 高效指令和向量化执行能力的垂直组合性实现了这一点。实验结果凸显了该 Spark SQL 方法在 Neoverse N2 上的潜力。