使用前需要将 DataFrame/DataSet 注册成一张表,注册方式分两种: 1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView()或createTempView()方法可以将表注册成 Local Temporary View(局部临时视图),这种方式注册的表只对当前生命周期中的 Session 有效,不能与其它 Session 共享。 2. Global Temporary View 使用createG...
SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("mysql"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); /** * 第一种方式读取MySql数据库表,加载为DataFrame */ Map<String, String> options = new HashMap<String,String>...
1.PROCESS_LOCAL:进程本地化,计算数据的task由某个executor执行,数据也就在这个executor对应的BlockManager。这种本地化级别 性能最好 2.NODE_LOCAL:节点本地化。第一种情况,数据作为HDFS block数据块就在节点上, 而task节点是在某个executor上运行;第二种情况,task和它要处理的数据,在同一节点的不同executor上,数...
LocalTableScan运算符就是全表扫描本地的表 选择最佳物理执行计划 Planner组件会基于Cost Model(成本模型)会根据执行时间和资源消耗来预测估计每个物理执行计划,并且选择其中一个作为最终的追加物理执行计划。 == Optimized Logical Plan == Aggregate [name#1, price#2], [name#1, price#2, sum(cast(count#8 as...
val sparkSession=SparkSession.builder().master("local").getOrCreate()vardf2 = sparkSession.emptyDataFrametry{ df2 = sparkSession.read.option("sep","|").csv("/JAVA/data/") .toDF("name","sex") }catch{casee:Exception=>{println("error info") ...
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL") //创建 SparkSession 对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() import spark.implicits._ //方式 1:通用的 load 方法读取 ...
caseclassPeople(name:String,age:Int)valspark:SparkSession=newsql.SparkSession.Builder().appName("hello").master("local[6]").getOrCreate()importspark.implicits._valpeopleRDD:RDD[People]=spark.sparkContext.parallelize(Seq(People("zhangsan",9),People("lisi",15)))valpeopleDS:Dataset[People]=peo...
GlobalLimit(Union(LocalLimit(A), LocalLimit(B)))是比Union(GlobalLimit(A), GlobalLimit(B))更好的下推方式。 二、Optimizer 中 Limit 相关的 Rules Rule 原则:改变 plan 结构,但不改变结果 2.1、LimitPushDown 下推LocalLimit到UNION或Left/Right Outer JOIN之下: ...
[root@hadoop1 testDate]# hadoop fs -put /usr/local/testDate/persion.text /sparkSq 1-3)、启动Spark [root@hadoop1 bin]# ./spark-shell --master spark://hadoop1:7077,hadoop2:7077 --total-executor-cores 10 --executor-memory 1g --executor-cores 2 ...
.master("local") // 本地单线程运行 .getOrCreate(); SparkSession为Hive功能提供了内置支持,包括使用HiveQL编写查询的能力、访问Hive UDF以及从Hive表中读取数据的能力。要使用这些功能,不需要对Hive做特殊的设置。 创建Dataset 有了SparkSession之后,就可以创建Dataset了。前文介绍了可以从现有RDD、Hive表或Spark...