预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data…

转载自:  Spark SQL.DataFrame和Datase…

1 Overview Spark SQL is a Spark module for structured data processing. It provides a programming abstraction called DataFrames and can also act as distributed SQL query engine.   2 DataFrames A DataFrame is a distributed collection of data organized…

方法一:利用createDataFrame方法,新增列的过程包含在构建rdd和schema中 方法二:利用withColumn方法,新增列的过程包含在udf函数中 方法三:利用SQL代码,新增列的过程直接写入SQL代码中 方法四:以上三种是增加一个有判断的列,如果想要增加一列唯一序号,可以使用monotonically_increasing_id 代码块: //dataframe新增一列方法1,利用createDataFrame方法 val trdd = input.select(targetC…

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于…

一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成…

一.Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等: 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库: 支持标准的 JDBC…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   转载请标明出处:小帆的帆的专栏 RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销 频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC   import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.…

今天主要介绍一下如何将 Spark dataframe 的数据转成 json 数据.用到的是 scala 提供的 json 处理的 api. 用过 Spark SQL 应该知道,Spark dataframe 本身有提供一个 api 可以供我们将数据转成一个 JsonArray,我们可以在 spark-shell 里头举个栗子来看一下. import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder().mast…

业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作…

.agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) . agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -…

#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.…

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…

Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=…

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写…

转化: RDD.DataFrame.Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFrame/Dataset转RDD: 这个转换很简单 val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD转DataFrame: import spark.implicits._ val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2")…

RDD是Spark建立之初的核心API.RDD是不可变分布式弹性数据集,在Spark集群中可跨节点分区,并提供分布式low-level API来操作RDD,包括transformation和action. RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存…

1.RDD的局限性 RDD仅表示数据集,RDD没有元数据,也就是说没有字段语义定义. RDD需要用户自己优化程序,对程序员要求较高. 从不同数据源读取数据相对困难. 合并多个数据源中的数据也较困难. 2 DataFrame和Dataset (1)DataFrame 由于RDD的局限性,Spark产生了DataFrame. DataFrame=RDD+Schema 其中Schema是就是元数据,是语义描述信息. 在Spark1.3之前,DataFrame被称为SchemaRDD.以行为单位构成的分…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark中所有功能的入口点是SparkSession,可以使用SparkSession.builder()创建.创建后应用程序就可以从现有RDD,Hive表或Spark数据源创建DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() va…

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession,可以使用 SparkSession.builder() 创建.创建后应用程序就可以从现有 RDD,Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCr…

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…

3.1 新的起始点SparkSession 在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点,一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询,一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询,SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLCotext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的.SparkSession内部封装了sparkConte…

1.doc上的解释(https://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/java/org/apache/spark/sql/Column.html)  df("columnName")            // On a specific DataFrame.    col("columnName")           // A generic column no yet associated with a DataFrame.  …

Spark SQL模块,主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容,说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务.以Spark 2.4.3为例,Spark SQL这个大模块分为三个子模块,如下图所示 其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架,在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务).Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段,这个在对应的论文中讲述得比较清楚,本系列很多内容也会参考论文,有兴趣阅…

一.认识Spark sql 1.什么是Sparksql? spark sql是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,它提供的最核心抽象就是DataFrame. 2.SparkSQL的作用? 提供一个编程抽象(DataFrame),并且作为分布式SQL查询引擎 DataFrame:它可以根据很多源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表,外部的关系型数据库.以及RDD 3.运行原理 将SparkSQL转化为RDD,然后提交到集群执行 4.特点 容易整合.统一的数据访问方式.兼…

Spark获取DataFrame中列的方式--col,$,column,apply 1.官方说明 2.使用时涉及到的的包 3.Demo 原文作者:大葱拌豆腐 原文地址:Spark获取DataFrame中列的几种姿势–col,$,column,apply 1.官方说明 df("columnName") // On a specific DataFrame. col("columnName") // A generic column no yet associated…

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…

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇…