十一、spark SQL的scala示例】的更多相关文章

简介 spark SQL官网:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html sparkSQL是构建在sparkCore之上的组件,用于处理结构化的数据.它将数据抽象为DataFrame并提供丰富的API,并且sparkSQL允许使用SQL脚本进行操作,使得数据查询变得非常的容易使用. 同时,sparkSQL除了操作简单,API丰富之外,对于数据源的支持也很强大.你可以从,如: 1)HDFS 2)Parguet文件 3…
一.安装spark spark SQL是spark的一个功能模块,所以我们事先要安装配置spark,参考: https://www.cnblogs.com/lay2017/p/10006935.html 二.数据准备 演示操作将从一个类似json文件里面读取数据作为数据源,并初始化为dataframe,我们准备一个user.json文件 在/usr/local/hadoop/spark目录(可以自定义目录)下新建一个user.json文件内容如下: {"id" : "1201…
简介 spark graphx官网:http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html#overview spark graphx是基于spark core之上的一个图计算组件,graphx扩展了spark RDD,是spark对于图计算的一种抽象. 这里的图,不是“图画”的意思,是一种数据结构.这种数据结构由“点”和“线”组成,拿用户关系图来说,“点”描述的就是用户,“线”描述的就是这些用户之间的关系,所以由“点”…
简介 spark MLlib官网:http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html mllib是spark core之上的算法库,包含了丰富的机器学习的一系列算法.你可以通过简单的API来构建算法模型,然后利用模型来进行预测分析推荐之类的. 它包含了一些工具,如: 1)算法工具:分类.回归.聚类.协同等 2)特征化工具:特征提取.转换.降维.选择等 3)管道:用于构建.评估和调整机器学习管道的工具 4)持久性:保存和加载算法.模型.管道 5)实用…
自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和…
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ…
http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.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.Spark SQL开放了一系列接入外部数据源的接口,来让开发者可以实现. 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,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL.之前…
Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio…
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,我们可以开发出任意的外部数据源来连接到Spark SQL. 示例: 存储json数据. CREATE TEMPORARY TABLE jsonTable USING org.apache.spark.sql.json OPTIONS ( path '/path/to/data.json' ) 详细示例:1. D…
本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于…