Spark SQL External Data Sources JDBC官方实现读测试
在最新的master分支上官方提供了Spark JDBC外部数据源的实现,先尝为快。
通过spark-shell测试:
import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext._ val TBLS_JDBC_DDL = s"""
|CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls
|USING org.apache.spark.sql.jdbc
|OPTIONS (
| url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
| dbtable 'TBLS'
|)""".stripMargin sqlContext.sql(TBLS_JDBC_DDL)
指定列查询:
sql("SELECT * FROM spark_tbls").collect.foreach(println)
[1,1423100397,1,0,spark,0,1,page_views,MANAGED_TABLE,A,D]
[6,1423116106,1,0,spark,0,6,order_created,MANAGED_TABLE,B,E]
[7,1423116131,1,0,spark,0,7,test_load1,MANAGED_TABLE,C,F]
[8,1423116145,1,0,spark,0,8,order_picked,MANAGED_TABLE,null,null]
[9,1423116160,1,0,spark,0,9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null,null]
[10,1423116168,1,0,spark,0,10,order_received,MANAGED_TABLE,null,null]
[11,1423116179,1,0,spark,0,11,order_cancelled,MANAGED_TABLE,null,null]
[12,1423116193,1,0,spark,0,12,order_tracking,MANAGED_TABLE,null,null]
[13,1423116248,1,0,spark,0,13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE,null,null]
[14,1423116298,1,0,spark,0,14,click_log,MANAGED_TABLE,null,null]
[15,1423116316,1,0,spark,0,15,ad_list,MANAGED_TABLE,null,null][16,1423116324,1,0,spark,0,16,ad_list_string,MANAGED_TABLE,null,null]
[17,1423116338,1,0,spark,0,17,cookie_cats,MANAGED_TABLE,null,null]
查询表中指定列:
sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE]
[6,order_created,MANAGED_TABLE]
[7,test_load1,MANAGED_TABLE]
[8,order_picked,MANAGED_TABLE]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE]
[10,order_received,MANAGED_TABLE]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE]
[14,click_log,MANAGED_TABLE]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE]
指定查询条件查询:
sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID = 1").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID < 7").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE]
[6,order_created,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID <= 7").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE]
[6,order_created,MANAGED_TABLE]
[7,test_load1,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID > 7").collect.foreach(println)
[8,order_picked,MANAGED_TABLE]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE]
[10,order_received,MANAGED_TABLE]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE]
[14,click_log,MANAGED_TABLE]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID >= 7").collect.foreach(println)
[7,test_load1,MANAGED_TABLE]
[8,order_picked,MANAGED_TABLE]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE]
[10,order_received,MANAGED_TABLE]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE]
[14,click_log,MANAGED_TABLE]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls WHERE VIEW_EXPANDED_TEXT IS NULL").collect.foreach(println)
[8,order_picked,MANAGED_TABLE,null]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null]
[10,order_received,MANAGED_TABLE,null]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE,null]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE,null]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE,null]
[14,click_log,MANAGED_TABLE,null]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE,null]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE,null]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE,null] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls WHERE VIEW_EXPANDED_TEXT IS NOT NULL").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE,A]
[6,order_created,MANAGED_TABLE,B]
[7,test_load1,MANAGED_TABLE,C] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls WHERE TBL_ID>=7 AND TBL_ID <=10").collect.foreach(println)
[7,test_load1,MANAGED_TABLE,C]
[8,order_picked,MANAGED_TABLE,null]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null]
[10,order_received,MANAGED_TABLE,null]
多partition并行执行: 可以通过http://hadoop000:4040/jobs/的tasks数查看
val TBLS_PARTS_JDBC_DDL = s"""
|CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls_parts
|USING org.apache.spark.sql.jdbc
|OPTIONS (
| url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
| dbtable 'TBLS',
| partitionColumn 'TBL_ID',
| lowerBound '',
| upperBound '',
| numPartitions ''
|)""".stripMargin sqlContext.sql(TBLS_PARTS_JDBC_DDL)
sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls_parts WHERE VIEW_EXPANDED_TEXT IS NULL").collect.foreach(println)
[8,order_picked,MANAGED_TABLE,null]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null]
[10,order_received,MANAGED_TABLE,null]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE,null]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE,null]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE,null]
[14,click_log,MANAGED_TABLE,null]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE,null]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE,null]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE,null]
[21,emp,MANAGED_TABLE,null]
[22,dept,MANAGED_TABLE,null]
多表关联查询:
val COLUMNS_V2_JDBC_DDL = s"""
|CREATE TEMPORARY TABLE spark_column_v2
|USING org.apache.spark.sql.jdbc
|OPTIONS (
| url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
| dbtable 'COLUMNS_V2'
|)""".stripMargin sqlContext.sql(COLUMNS_V2_JDBC_DDL)
sql("SELECT CD_ID, COLUMN_NAME FROM spark_column_v2").collect.foreach(println)
[1,city_id]
[1,end_user_id]
[1,ip]
[1,referer]
[1,session_id]
[1,track_time]
[1,url]
[6,event_time]
[6,ordernumber]
[7,id]
[7,name]
[8,event_time]
[8,ordernumber]
[9,event_time]
[9,ordernumber]
[10,event_time]
[10,ordernumber]
[11,event_time]
[11,ordernumber]
[12,order_cancelled_ts]
[12,order_created_ts]
[12,order_picked_ts]
[12,order_received_ts]
[12,order_shipped_ts]
[12,ordernumber]
[13,order_cancelled_ts]
[13,order_created_ts]
[13,order_picked_ts]
[13,order_received_ts]
[13,order_shipped_ts]
[13,ordernumber]
[14,ad_id]
[14,cookie_id]
[14,ts]
[15,ad_id]
[15,catalogs]
[15,url]
[16,ad_id]
[16,catalogs]
[16,url]
[17,catalog]
[17,cookie_id]
[17,weight]
[21,comm]
[21,deptno]
[21,empno]
[21,ename]
[21,hiredate]
[21,job]
[21,mgr]
[21,sal]
[22,deptno]
[22,dname]
[22,loc] sql("SELECT a.TBL_ID, a.TBL_NAME, a.TBL_TYPE, b.CD_ID, b.COLUMN_NAME FROM spark_tbls a join spark_column_v2 b on a.TBL_ID = b.CD_ID WHERE a.TBL_ID = 1").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,city_id]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,end_user_id]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,ip]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,referer]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,session_id]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,track_time]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,url] sql("SELECT a.TBL_ID, COUNT(b.CD_ID) FROM spark_tbls a join spark_column_v2 b on a.TBL_ID = b.CD_ID GROUP BY a.TBL_ID").collect.foreach(println)
[1,7]
[6,2]
[7,2]
[8,2]
[9,2]
[10,2]
[11,2]
[12,6]
[13,6]
[14,3]
[15,3]
[16,3]
[17,3]
[21,8]
[22,3]
通过spark-sql测试:
CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
dbtable 'TBLS'
);
SELECT * FROM spark_tbls;
CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls_parts
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
dbtable 'TBLS',
partitionColumn 'TBL_ID',
lowerBound '',
upperBound '',
numPartitions ''
);
SELECT * FROM spark_tbls_parts;
CREATE TEMPORARY TABLE spark_column_v2
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
dbtable 'COLUMNS_V2'
);
select * from spark_column_v2;
SELECT a.TBL_ID, a.TBL_NAME, a.TBL_TYPE, b.CD_ID, b.COLUMN_NAME FROM spark_tbls a join spark_column_v2 b on a.TBL_ID = b.CD_ID WHERE a.TBL_ID = 1
Spark SQL External Data Sources JDBC官方实现读测试的更多相关文章
- Spark SQL External Data Sources JDBC官方实现写测试
通过Spark SQL External Data Sources JDBC实现将RDD的数据写入到MySQL数据库中. jdbc.scala重要API介绍: /** * Save this RDD ...
- Spark SQL External Data Sources JDBC简易实现
在spark1.2版本中最令我期待的功能是External Data Sources,通过该API可以直接将External Data Sources注册成一个临时表,该表可以和已经存在的表等通过sq ...
- Spark SQL 之 Data Sources
#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFram ...
- Spark(3) - External Data Source
Introduction Spark provides a unified runtime for big data. HDFS, which is Hadoop's filesystem, is t ...
- Spark SQL External DataSource简介
随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发 ...
- How to: Provide Credentials for the Dashboards Module when Using External Data Sources
XAF中使用dashboard模块时,如果使用了sql数据源,可以使用此方法提供连接信息 https://www.devexpress.com/Support/Center/Question/Deta ...
- 【转载】Spark SQL之External DataSource外部数据源
http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发 ...
- Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN
Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession ...
- What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3(中英双语)
文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 re ...
随机推荐
- 向mysql workbench中导入.sql文件
mysql workbench用的不多,前段时间装了一下,然后用了一下,感觉操作比dbdesigner4要更人性化一点.其中二个方面做了改进,让我觉得很爽. 第一,就是端口可以修改了,以前就是定死33 ...
- androidTV第一次创建(转:支持原创)
转载地址:http://blog.csdn.net/aa2967277/article/details/50617677 AndroidTV应用开发简介 目前,网上还没有对AndroidTV的足够的介 ...
- UVA 10407 差分思想的运用
就是每两项相减,肯定能被模数整除. #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #includ ...
- javascript之小积累-.-添加form表单查询的enter键支持
/* * 列表查询的enter键支持 * author by 清风 */ function enterEvent() { document.onkeydown = function(even ...
- cocos2dx 3.0 之 lua 创建类 (二)
利用lua 中的table 特性 Base = {x = 0,y = 0} Base.name = "luohai"Base.age = 12Base.sex = "ma ...
- java 后台校验格式
package com.hengxin.qianee.utils; import java.net.InetAddress; public class RegexUtils { /** * 用户名是否 ...
- [Android自定义控件] Android自定义控件
转载自:http://blog.163.com/ppy2790@126/blog/static/103242241201382210910473/ 开发自定义控件的步骤: 1.了解View的工作原理 ...
- Jrebel6.3.3破解,配置图文教程
JRebel是个很好的开发工具,我在网上找了好久都没有找到很详细的教程,破解与配置教程千篇一律,步骤不详细.编写这篇教程,综合网络上的知识,加上了自己的理解与详细图文步骤. 安装 一般最新的插件是没有 ...
- strncpy基本用法
见百度百科. 注意这句话: (c/c++)复制src中的内容(字符,数字.汉字....)到dest,复制多少由num的值决定,返回指向dest的指针.如果遇到null字符('\0'),且还没有到num ...
- Android——数据存储(课堂代码整理:SharedPreferences存储和手机内部文件存储)
layout文件: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:an ...