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SparkSession - Spark SQL 的 入口 翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-SparkSession.html 概述 SparkSession 是 Spark SQL 的入口.使用 Dataset 或者 Datafram 编写 Spark SQL 应用的时候,第一个要创建的对象就是 SparkSession. Note:在 Spark 2.0 中, Sp…
之前已经对spark core做了较为深入的解读,在如今SQL大行其道的背景下,spark中的SQL不仅在离线batch处理中使用广泛,structured streamming的实现也严重依赖spark SQL.因此,接下来,会对spark SQL做一个较为深入的了解. 本文首先介绍一下spark sql的整体流程,然后对这个流程之中涉及到的第一个步骤:SQL语法解析部分做一下较为深入的分析. 1,spark sql概述 首先截取一张任何介绍spark sql实现都会出现的图(如下). 总体执…
使用Spark SQL,除了使用之前介绍的方法,实际上还可以使用SQLContext或者HiveContext通过编程的方式实现.前者支持SQL语法解析器(SQL-92语法),后者支持SQL语法解析器和HiveSQL语法解析器,默认为HiveSQL语法解析器,用户可以通过配置切换成SQL语法解析器来运行HiveQL不支持的语法,如:select 1.实际上HiveContext是SQLContext的子类,因此在HiveContext运行过程中除了override的函数和变量,可以使用和SQLC…
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器.查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生. Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储.兼容hive等基础上,做了重新的构造,因此也摆脱了对hive的依赖,但同时兼容hive.除了采取内存列存储优化性能,还引入了字节码生成技术.CBO和RBO对查询等进行动态评估获取最优逻辑计划.物理计划执行等.基于这…
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内置函数官网API:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions%24 平常在使用mysql的时候,我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数,如数值函数:求绝对值abs().平方根sqrt()等,还有其它的字符函数.日期函数.聚合函数等等.使我们利用这些内置函数能够快速实现我们的业务逻辑.在SparkSQL里其实也为我们提供了近…
Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口:SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guide.html#starting-point-sqlcontext 针对几种不同的语言来写. Spark SQL的入口:HiveContext SQLContext vs HiveContext Spark SQL的作用与使用方式 Spark SQL支持的API 从程序中使用SparkSQL的基本套路…
本課主題 DataSet 实战 DataSet 实战 SparkSession 是 SparkSQL 的入口,然后可以基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameReader,在 Spark 2.x 版本中已经没有 DataFrame 的 API,它变成了 DataSet[Row] 类型的数据. 创建 SparkSession val spark = SparkSession .builder() .master("local") .appName(…
不多说,直接上干货! SparkSQL的入口:SQLContext SQLContext是SparkSQL的入口 val sc: SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ //导?入各种sql操作的?口与各种隐式转换 SparkSQL的入口: HiveContext HiveContext是SQLContext的子类,提供了对Hive的支持. complete…
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…