一:前置知识具体解释: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作. Load:能够创建DataFrame. Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.Java…

一:前置知识详解: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作, Load:可以创建DataFrame, Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRD…

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为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去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API…

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为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去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API…

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可…

0. 说明 DataSet 介绍 && Spark SQL 访问 JSON 文件 && Spark SQL 访问 Parquet 文件 && Spark SQL 访问 JDBC 数据库 && Spark SQL 作为分布式查询引擎 1. DataSet 介绍 强类型集合,可以转换成并行计算. Dataset 上可以执行的操作分为 Transfermation 和 Action ,类似于 RDD. Transfermation 生成新的 Dat…

来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a…

Spark与Hadoop的对比   Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java.Python.R作为编程语言 Hadoop的编程语言是Java    …

Spark Shell启动后,就可以用Spark SQL API执行数据分析查询. 在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象.然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询. 文本文件customers.txt中的内容如下: 100, John Smith, Austin, TX, 78727 200, Joe Johnson, Dallas, TX, 75201 300, Bob Jones, Houston, TX, 77028 400…

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一…