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…

通过Spark SQL External Data Sources JDBC实现将RDD的数据写入到MySQL数据库中. jdbc.scala重要API介绍: /** * Save this RDD to a JDBC database at `url` under the table name `table`. * This will run a `CREATE TABLE` and a bunch of `INSERT INTO` statements. * If you pass `tru…

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…

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…

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…

[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…

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…

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…

一, 简介 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL提供的接口为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息.在内部,Spark SQL使用这些额外的信息来执行额外的优化.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API.在计算结果时,使用相同的执行引擎,而不管使用哪种API /语言表示计算.这种统一意味着开发人员可以轻松地在不同的API之间来回切换,基于这些API提供了表达给定转换的…

Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能,类似于Shark在整个生态系统的角色,它们可以统称为SQL on Spark. 之前,Shark的查询编译和优化器依赖于Hive,使得Shark不得不维护一套Hive分支,而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器,并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator. 用户可以在Spark上直接书写SQL,相当于为Spark扩充了一套SQL算子,这无疑更加丰富了Spark的算子和功能,同时Spark SQL不断兼容不同…