sparkSQL——DataFrame&Datasets】的更多相关文章

对于新司机,可能看到sc与spark不知道是什么,看图知意 *************************************************************************************************************************************** DataFrame.map(_.split("::"))报错 error: value split is not a member of org.apache…
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 1.读取json格式的文件创建DataFrame注意:(1)json文件中的json数据不能嵌套json格式数据.(2)DataFrame是一个一个Row类型的RDD,df.rdd()/df.javaRdd().(3)可以两种方式读取json格式的文件. sqlContext.read()…
如题所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快? 按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD. 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识. 某些场景下,RDD要比DataFrame快,性能有天壤之别. 需求如下: 以下两份数据求交集,结果输出url. 数据一,json格式,地址我们用path_json表示,大小10T,每一行数据格式:{"id&…
一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分…
一.前述 Spark on Hive: Hive只作为储存角色,Spark负责sql解析优化,执行. 二.具体配置 1.在Spark客户端配置Hive On Spark 在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml: 配置hive的metastore路径 <configuration> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrif…
一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.…
一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami…
SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的) SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 1.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 认识SparkSQL 什么是Sp…
1. DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame(DF)如何克服这些限制,从如何创建DataFrame,到DF的各种特性,以及如何优化执行计划.最后还会介绍DF有哪些限制. 2. 什么是 Spark SQL DataFrame? 从Spark1.3.0版本开始,DF开始被定义为指定到列的数据集(Dataset).DFS类似于关系型数据库中的表或者像R/Python 中的data frame .可以说是一个具有良好优化技术的关系表.DataFrame背后的思想是允…
引言:Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的高速迭代框架,"迭代"是机器学习最大的特点,因此很适合做机器学习. 得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,现在又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark能够翻译为火花).因此本文主要讲述了PySpark. 本文选自<全栈数据之门>. 全栈框架 Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的高速迭代框架,"迭代&qu…