spark之数据源之自动分区推断

【spark之数据源之自动分区推断】的更多相关文章

spark之数据源之自动分区推断

在hadoop上创建目录/spark-study/users/gender=male/country=US/users.parquet(并且把文件put上去) code: package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.sql.DataFr…

39、Parquet数据源之自动分区推断&合并元数据

一.自动分区推断 1.概述表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性.在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中, 分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中.Spark SQL中的Parquet数据源,支持自动根据目录名推断出分区信息. 例如,如果将人口数据存储在分区表中,并且使用性别和国家作为分区列.那么目录结构可能如下所示: tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ..…

4. Spark SQL数据源

4.1 通用加载/保存方法 4.1.1手动指定选项 Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询 Spark SQL的默认数据源为Parquet格式.数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作.修改配置项spark.sql.sources.default,可修改默认数据源格式 val df = s…

为已有表快速创建自动分区和Long类型like 的方法-Oracle 11G

对上一篇文章进行实际的运用.在工作中遇到有一张大表(五千万条数据),在开始的时候忘记了创建自动分区,导致现在使用非常不方便,查询的速度非常的满,所以就准备重新的分区表,最原始方法是先创建新的分区表,然后将数据依次插入到新的表中,但是我们的表的数据比较的大,如果这样做可能导致效率相对较低,经过寻扎发现了上一篇文章,这篇文章有三个方法,第一个就是最原始的方法,我没有进行实验,第二种(交换分区)和第三种的(在线重定义)我都进行了测试,第三种方法,我初以为会比较快速,但是经过测试需要超过2个小时的时间,…

sparksql parquet 分区推断Partition Discovery

网上找的大部分资料都很旧,最后翻了下文档只找到了说明大概意思是1.6之后如果想要使用分区推断就要设置数据源的basePath,因此代码如下 java public class ParitionInfer { private static SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("partitioninfer"); private static JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(con…

MySql自动分区

自动分区需要开启MySql中的事件调度器,可以通过如下命令查看是否开启了调度器 show variables like '%scheduler%'; 如果没开启的话通过如下指令开启 ; 1.创建一个分区表 CREATE TABLE sales ( id INT AUTO_INCREMENT, amount DOUBLE NOT NULL, createTime DATETIME NOT NULL, PRIMARY KEY(id, createTime) ) ENGINE=Innodb PARTI…