可以通过在Shell脚本中调用Spark SQL命令行工具(如spark-sql)来执行Spark SQL查询。以下是一个简单的示例,展示了如何在Shell脚本中调用Spark SQL: 编写Shell脚本: 创建一个Shell脚本文件,例如run_spark_sql.sh,并在其中编写调用Spark SQL的命令。 bash #!/bin/bash # 设置Spark安装目录(根据实际情况修改) SPARK_...
修改内容为: 3.启动spark-shell时指定MySQL连接驱动位置 bin/spark-shell --master spark://hadoop1:7077,hadoop2:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2 --driver-class-path /home/tuzq/software/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar 1 1 如果启动的过程中报如...
Spark SQL脚本shell传参 Apache Spark是一个强大的分布式数据处理框架,可以用于大规模数据处理和分析。Spark SQL是Spark的一个模块,提供了一种结构化数据处理的接口,类似于传统的SQL查询语言。Spark SQL可以通过编写SQL查询语句来操作数据,也可以通过编写Spark SQL脚本来进行更复杂的数据处理。 在使用Spark SQL脚本时,有...
1.执行SQL查询 启动Spark SQL-shell: 在终端中输入spark-sql命令即可启动Spark SQL-shell。 输入SQL查询: 在Spark SQL-shell中,可以直接输入SQL查询语句,如SELECT * FROM table_name。 执行查询: 按下回车键执行查询,Spark SQL-shell将会输出查询结果。 退出Shell: 在Spark SQL-shell中,输入quit命令后按回车即可...
/export/servers/spark/bin/spark-shell--master spark://node01:7077,node02:7077 创建一个样例类,用于封装数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 caseclassScore(name:String,clazz:Int,score:Int) 创建一个RDD数组,造一些数据,并调用toDF方法将其转换成DataFrame ...
1.启动spark-shell 1 2 3 4 5 ./spark-shell--masterlocal[2] --jars/usr/local/jar/mysql-connector-java-5.1.47.jar maste:制定运行模式 local[2]:local本地模式 [2]:2个CUP来运行spark-shell --jars: 制定jar包 ,用逗号隔开可以制定多个jar包 ...
1.sparksql-shell交互式查询 就是利用Spark提供的shell命令行执行SQL 2.编程 首先要获取Spark SQL编程"入口":SparkSession(当然在早期版本中大家可能更熟悉的是SQLContext,如果是操作hive则为HiveContext)。这里以读取parquet为例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
二、shell脚本spark-submit参数配置 #python版本提交spark任务spark-submit \--master yarn \--deploy-mode client \--driver-memory 24G \--driver-cores 8 \--num-executors 100 \--executor-cores 8 \--executor-memory 24G \--conf spark.driver.maxResultSize=24G \--conf spark.kubernetes.executor.limi...
spark-shell默认是Hive支持的;代码中是默认不支持的,需要手动指定(加一个参数即可)。 4.1 使用内嵌Hive 如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可。 Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse。 scala> spark.sql("show tables").show +---+---+---+ |...
SparkSession内部封装了SparkContext,所以计算实际上是由SparkContext完成的。当我们使用spark-shell的时候,Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession,就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。从JSON⽂件加载DataFramepackage org.example import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} ...