但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于hive的太多依赖(如采用hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针,制约了spark各个组件的相互集成,所以提出了sparkSQL项目。 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 ...
Spark SQL 可以配置 CSV 文件的列表信息,读取 CSV 文件,CSV 文件的第一行设置为 数据列。 ——MySql文件 Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame,通过对 DataFrame 一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中。 val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("loca...
DataSet是Spark 1.6中添加的新接口，是DataFrame的扩展，它具有RDD的优点（强类型输入，支持强大的lambda函数）以及Spark SQL的优化执行引擎的优点。可以通过JVM对象构建DataSet，然后使用函数转换（map，flatMapfilter)。值得注意的是，Dataset API在Scala和 Java中可用，Python不支持Dataset API。另外，DataSet API可以减...
如下图所示,Spark-SQL解析总体分为以下几个步骤:解析(Parser)、绑定(Analysis)、优化(Optimization)、执行(Physical)、生成RDD(RDDs)。接下来,我们先介绍解析部分,对于绑定、逻辑计划的优化、物理执行计划、生成RDD后面再专门介绍。 Antlr4 一、简介 最新的Spark-Sql解析模块为spark-catalyst_2.11,通过Antlr4(Another ...
spark-sql>exit; 1、查看已有的database show databases;--切换数据库usedatabaseName; 2、创建数据库 createdatabasemyDatabase; 3、登录数据库myDatabase; usemyDatabase 4、查看已有的table show tables;--查看所有表show tables'KHDX';--支持模糊查询,表名包含KHDX ...
最近实践过程中引发了很多思考,其中Spark-SQL、Hive on Spark、Spark on Hive这三者的关系是其中非常有意思且容易混淆的的概念。相信很多刚接触spark的童鞋还没理解spark怎么回事的时候就看到这三个概念更是以一头雾水。特地单独拎出来以梳理清楚记录下来。
直接将 SparkSQL 作为输入源,输入 SQL 语句: SELECT UNIX_TIMESTAMP(now()) AS time_str, UUID() AS uuid_str; 即可使用环境变量,取出两个指定的值,如下图所示: 注1:相关函数默认大写。 注2:如需要引入字符串,字符串不区分单双引号:。 名称
调优时可能还需要考虑第二个选项是spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize,在缓存SchemaRDD(Row RDD)时,Spark SQL会安照这个选项设定的大小(默认为1000)把记录分组,然后分批次压缩。 太小的批处理会导致压缩比过低,而太大的话,比如当每个批处理的数据超过内存所能容纳的大小时,也有可能引发问题。
从执行计划能够了解到sparksql描述窗口函数时用到的类的结构。 窗口函数的类结构 WindowExpression :描述该expression是一个windowExpression,继承BinaryLike,是一个二元树。 1、window函数部分--windowFunction windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数。
我们调用createOrReplaceTempView方法创建一个临时视图,有了视图之后,我们就可以通过SQL语句来查询数据了。 studentDf.createOrReplaceTempView("student") 我们通过spark.sql传入一段SQL string即可完成数据的调用,需要注意的是,DataFrame也支持RDD的collect或者take等方法。如果这里的结果我们调用的是collect,那么spark会将所...