目前没有实现,理一下思路,有3中途径: 1:spark core可以使用sequoiadb最为数据源,那么是否spark sql可以直接操作sequoiadb. 2: spark sql支持Hive, sequoiadb可以和hive做对接,那么是否可以通过HIveContext 来实现. 3:spark 1.2以后支持了external datasource ,需要实现相关的接口来对接第三方数据源.…

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例…

spark SQL Parquet 文件的读取与加载 是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式.Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件.在编写Parquet文件时,出于兼容性原因,所有列都会自动转换为空. 1, 以编程方式加载数据 这里使用上一节的例子中的数据:常规数据加载   private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Unit = {      import spark.implicits.…

Spark SQL 的数据源------通用的数据 加载/保存功能 Spark SQL支持通过DataFrame接口在各种数据源上进行操作.DataFrame可以使用关系变换进行操作,也可以用来创建临时视图.将DataFrame      注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询.本节介绍使用Spark Data Sources加载和保存数据的一般方法,然后介绍可用于内置数据源的特定选        项. 1, 常用的加载和保存功能. 最简单的形式,默认的数据源(parquet除非另有配置 s…

load.save方法的用法          DataFrame usersDF = sqlContext.read().load("hdfs://spark1:9000/users.parquet");                  usersDF.select("name", "favorite_color").write()                 .save("hdfs://spark1:9000/namesAnd…

一.环境准备: 安装mysql后,进入mysql命令行,创建测试表.数据: 将 mysql-connector-java 的jar文件拷贝到 \spark_home\lib\下,你可以使用最新版本,下载地址: http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 二.实现代码 1.准备工作:         SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JDBCDataSource");//.setMaste…

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…

一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp…

用户:     方便快速从不同的数据源(json.parquet.rdbms),经过混合处理(json join parquet),     再将处理结果以特定的格式(json.parquet)写回到指定的系统(HDFS.S3)上去   Spark SQL 1.2 ==> 外部数据源API   外部数据源的目的 1)开发人员:是否需要把代码合并到spark中????     weibo     --jars   2)用户     读:spark.read.format(format)      …

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in…

一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame…

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…

[TOC] 背景 Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据的处理. ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ | SQL | | Dataset API | ++++++++++++++ +++++++++++++++++++++ +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ | Spark SQL | +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 使用Spark SQL的方式有2种,可以…

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操…

准备工作 数据文件students.json {"id":1, "name":"leo", "age":18} {"id":2, "name":"jack", "age":19} {"id":3, "name":"marry", "age":17} 存放目录:hdfs:…

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External…

Parquet是面向分析型业务得列式存储格式 编程方式加载数据 代码示例 package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2017/2/3. */ object ParquetLoadData { def main(args: Array[Stri…

上周Spark1.2刚公布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源代码,看一看这个特性是怎样设计及实现的. /** Spark SQL源代码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)演示样例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了Exte…

不多说,直接上干货! SparkSQL数据源:从各种数据源创建DataFrame 因为 spark sql,dataframe,datasets 都是共用 spark sql 这个库的,三者共享同样的代码优化,生成以及执行流程,所以 sql,dataframe,datasets 的入口都是 sqlContext. 可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多: SparkSQL数据源:RDD val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQL…

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark支持以下六个核心数据源,同时Spark社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取API遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key", &qu…

一.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key"…

1 涉及到的API BaseRelation: In a simple way, we can say it represents the collection of tuples with known schema TableScan: provides a way to scan the data and generates the RDD[Row] from the data RelationProvider: takes a list of parameters and returns…

使用的是idea编辑器 spark sql从hive中读取数据的步骤:1.引入hive的jar包 2.将hive-site.xml放到resource下 3.spark sql声明对hive的支持 案例: def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName(s"${this.getClass.getSimpleName}") .master(…

#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.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.…

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel…

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running…

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户…

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.s…

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sql进行查询操作.External Data Sources API代码存放于org.apache.spark.sql包中. 具体的分析可参见OopsOutOfMemory的两篇精彩博文: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 ht…