on instr(tb1.product_name,tb2.key_words) > 0 -- hive/impala选这句,zeppelin(sparksql)/mysql可选 -- on position(tb2.key_words in tb1.product_name) > 0 -- PG或GP选这句,zeppelin(sparksql)/mysql可选 -- on position(tb2.key_words,tb1.product_name) > 0 -- zeppelin(sparksql)可选 ...
sparkConf.set("spark.yarn.config.replacementPath","");//某些路径,可能在网关主机上能正常访问,而在其他节点上的访问方式可能不同。对于这样的路径,需要本属性配合 spark.yarn.config.replacementPath组合使用,对于支持异构配置的集群,必须配置好这两个值,Spark才能正确地启动远程进程。replacement path 通常包含一些...
//首先实例一个样例类 case class Student(classs:String,name:String,age:Int,sex:String,subject:String,score:Int) def main(args: Array[String]): Unit = { read } def read={ //1.创建SparkSession对象 val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSql").getOrCreate(...
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相比sqoop和HSQL,spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑,甚至你可以通过外部的配置或者参数,来动态的调整spark的计算行为,提供定制化。 2)代码简洁 相比MR来说,代码量上少了很多。也无需实现MySQL客户端。 我抽象了一下需求,做了如下一个demo。 涉及的数据源有两个:Hive&MySQL;计算引擎:spark&spark-sql。我们的demo...
.option("url", "jdbc:mysql://1.15.38.124:3306/bigdata") .option("dbtable", "mysql_person") .option("user", "root") .option("password", "Wyt-123456") .load() dataset.toDF.createOrReplaceTempView("temp") sparkSession.sql("select id,name,age from temp").show() ...
Hive和SparkSQL DataFrame DataSet RDD&DataFrame&DataSet的区别 介绍 Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块。 Spark SQL还提供了多种使用方式,包括DataFrames API和Datasets API。但无论是哪种API或者是编程语言,它们都是基于同样的执行引擎,因此你可以在不同的API之间随意切换,它们各有各的特点。
Spark SQL整合Hive以及性能对比 使用spark-sql替换spark-shell cache 一个表到内存中 Spark SQL 之 thriftserver和beeline Spark SQL架构流程 背景 SQL:结构化查询语言,主要用来进行统计分析。 Oracle、MySQL、DB2、SQLserver等关系型数据库都用SQL。但是这些关系型数据库对数据量是有限制的。
1. Spark SQL非常强大主要体现在一下几点: a) 可以处理一切存储介质和各种格式的数据(可以方便的扩展Spark SQL的功能来支持更多类型的数据,例如Kudu),包括Hive,Mysql,DB2等传统数据库。 1. b) Spark SQL把数据仓库的计算能力推向了新的高度,不仅是无敌的计算速度(Spark SQL比Shank快了至少一个数量级,而Shank比...