Spark(十一)【SparkSQL的基本使用】】的更多相关文章

SparkSQL和Hive On Spark都是在Spark上实现SQL的解决方案.Spark早先有Shark项目用来实现SQL层,不过后来推翻重做了,就变成了SparkSQL.这是Spark官方Databricks的项目,Spark项目本身主推的SQL实现.Hive On Spark比SparkSQL稍晚.Hive原本是没有很好支持MapReduce之外的引擎的,而Hive On Tez项目让Hive得以支持和Spark近似的Planning结构(非MapReduce的DAG).所以在此基础上…
基于Spark和SparkSQL的NetFlow流量的初步分析--scala语言 标签: NetFlow Spark SparkSQL 本文主要是介绍如何使用Spark做一些简单的NetFlow数据的处理,是基于 IntelliJ IDEA开发Spark 的Maven项目,本文会介绍一些简单的NetFlow基础知识,以及如何在 IntelliJ IDEA 上开发Maven项目,用Scala 写的一些简单的NetFlow字段分析统计的代码,包括 SparkCore和SparkSQL两个版本的. 初…
Spark系列-初体验(数据准备篇) Spark系列-核心概念 Spark系列-SparkSQL 之前系统的计算大部分都是基于Kettle + Hive的方式,但是因为最近数据暴涨,很多Job的执行时间超过了1个小时,即使是在优化了HiveQL的情况下也有超过30分钟,所以近期把计算引擎从Hive变更为Spark. 普通的简单Job就使用SparkSQL来计算,数据流是经过spark计算,把结果插入到Mysql中 在项目中新建三个类,第一个Logger类用于日志的输出 # coding=utf-…
http://blog.csdn.net/wtq1993/article/details/52435563 http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/51448188 hive on spark VS SparkSQL VS hive on tez 前一篇已经弄好了SparkSQL,SparkSQL也有thriftserver服务,这里说说为啥还选择搞hive-on-spark: SparkSQL-Thriftserver所有结果全部内存,快是快,但…
目录 一. SparkSQL简介 二. 数据模型 三. SparkSQL核心编程 1. IDEA开发SparkSQL 2. SparkSession 创建 关闭 获取SparkContext 3. DataFrame 3.1 入门案例 3.2 显示数据 3.3 创建DF 3.4 SQL查询语法 4. DataSet 4.1 创建DS 5. RDD.DataFrame.DataSet 三者的关系 相互转换 DataFrame Dataset 转化 DataFrame/Dataset转RDD RDD…
SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli, 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler, 具体配置参见:Hive(五):hive与hbase整合 目录: SparkSql 访问 hbase配置 测试验证 SparkSql 访问 hbase配置:  拷贝HBase的相关jar包到Spark节点上的$SPARK_HOME/lib目录下,清单如下: guava-.jar htrace-core--incubating.jar hbas…
1 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. 2 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/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表…
$spark-sql  --help  查看帮助命令 $设置任务个数,在这里修改为20个 spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20; $选择数据库 spark-sql>use siat; $查询数据表 spark-sql>select * from test; $使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable  ---注册临时表 $sql()将代替hql()来提交查询语句,统一了接口 使用regist…
整合: 1,需要将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下,这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放位置. 2,如果Hive的元数据存放在Mysql中,我们还需要准备好Mysql相关驱动,比如:mysql-connector-java-5.1.35.jar. 测试: 先启动hadoop集群,在启动spark集群,确保启动成功之后执行命令: spark-sql --master spark://bigdata-01:7077 --executor-memor…
SparkSql SparkSql是专门为spark设计的一个大数据仓库工具,就好比hive是专门为hadoop设计的一个大数据仓库工具一样. 特性: .易整合 可以将sql查询与spark应用程序进行无缝混合使用,同时可以使用java.scala.python.R语言开发代码 .统一的数据源访问 sparksql可以使用一种相同的方式来对接外部的数据源 val dataframe=SparkSession.read.格式("该格式文件的路径") .兼容hive 可以通过sparksq…