在大数据处理以及分析中 SQL 的普及率非常高,几乎是每一个大数据工程师必须掌握的语言,甚至非数据处理岗位的人也在学习使用 SQL.今天这篇文章就聊聊 SQL 在数据分析中作用以及掌握 SQL 的必要性. SQL解决了什么问题 SQL的中文翻译为:结构化查询语言.这里面有三层含义:首先这是一门编程语言:其次,这是一门查询语言:最后,这是在结构化数据上做查询的语言.结构化数据就是数据库里的二维表,不了解数据库的读者可以把它看做 Excel 里面的表格.虽然 SQL可以解决查询问题,但是 SQL 并

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

下载地址.请联系群主 第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop

第1章 初探大数据 本章将介绍为什么要学习大数据.如何学好大数据.如何快速转型大数据岗位.本项目实战课程的内容安排.本项目实战课程的前置内容介绍.开发环境介绍.同时为大家介绍项目中涉及的Hadoop.Hive相关的知识 第2章 Spark及其生态圈概述 Spark作为近几年最火爆的大数据处理技术,是成为大数据工程师必备的技能之一.本章将从如下几个方面对Spark进行一个宏观上的介绍:Spark产生背景.特点.发展史.Databricks官方调查结果.Spark与Hadoop的对比.Spark开发

课程整套CDH相关的软件下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ cdh-5.7.0 生产或者测试环境选择对应CDH版本时,一定要采用尾号是一样的版本   http://hadoop.apache.org/ 对于Apache的顶级项目来说,projectname.apache.org Hadoop: hadoop.apache.org Hive: hive.apache.org Spark: spark.apache.org HBase: hbas

即席查询普通查询 Load Data1) RDD DataFrame/Dataset2) Local Cloud(HDFS/S3) 将数据加载成RDDval masterLog = sc.textFile("file:///home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-hadoop001.out")val workerLog

用户行为日志:用户每次访问网站时所有的行为数据(访问.浏览.搜索.点击...)     用户行为轨迹.流量日志   日志数据内容: 1)访问的系统属性: 操作系统.浏览器等等 2)访问特征:点击的url.从哪个url跳转过来的(referer).页面上的停留时间等 3)访问信息:session_id.访问ip(访问城市)等   2013-05-19 13:00:00     http://www.taobao.com/17/?tracker_u=1624169&type=1      B58W4

用户:     方便快速从不同的数据源(json.parquet.rdbms),经过混合处理(json join parquet),     再将处理结果以特定的格式(json.parquet)写回到指定的系统(HDFS.S3)上去   Spark SQL 1.2 ==> 外部数据源API   外部数据源的目的 1)开发人员:是否需要把代码合并到spark中????     weibo     --jars   2)用户     读:spark.read.format(format)      

提交Spark Application到环境中运行spark-submit \--name SQLContextApp \--class com.imooc.spark.SQLContextApp \--master local[2] \/home/hadoop/lib/sql-1.0.jar \/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0/examples/src/main/resources/people.json 注意:1)To use a

文本文件进行统计分析:id, name, age, city1001,zhangsan,45,beijing1002,lisi,35,shanghai1003,wangwu,29,tianjin....... table定义:personcolumn定义: id:int name:string age: int city:stringhive:load data sql: query.... Hive: 类似于sql的Hive QL语言, sql==>mapreduce 特点:mapreduce

sqlserver2008中需要执行大文件的脚本,查询分析器中打不开,需要用到sql命令,开始使用osql命令 使用sqlcmd可以执行:在DOS中,调用sqlcmd命令,并使用对应选项    sqlcmd    -S  localhost -U sa -P 1   -i "c:\xxx\MySql.sql"

D:\Visual-NMP-x64\Bin\MySQL\bin这个是你mysql的路径 mysqldump.exe -h服务器信息 -umysql的用户名 -pmysql的密码 数据库名 > 要保存的路径和文件名. 比如我执行的是mysqldump -h localhost -uroot -proot demo > F:/test.sql

DataFrame它不是Spark SQL提出的,而是早起在R.Pandas语言就已经有了的.   A Dataset is a distributed collection of data:分布式的数据集 A DataFrame is a Dataset organized into named columns. 以列(列名.列的类型.列值)的形式构成的分布式数据集,按照列赋予不同的名称   student id:int name:string city:string   It is conc

1. 现有如下的建表语句和数据: 建表语句 create table student(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string)row format delimited fields terminated by ','stored as textfile; create table course(Cno int,Cname string) row format delimited fields terminated by ','

前置要求: 1)Building Spark using Maven requires Maven 3.3.9 or newer and Java 7+ 2)export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"   mvn编译命令: ./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -DskipTests clean package     前提:需要对maven有

MapReduce的局限性: 1)代码繁琐: 2)只能够支持map和reduce方法: 3)执行效率低下: 4)不适合迭代多次.交互式.流式的处理:   框架多样化: 1)批处理(离线):MapReduce.Hive.Pig 2)流式处理(实时): Storm.JStorm 3)交互式计算:Impala   学习.运维成本无形中都提高了很多   ===> Spark   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~   BDAS:Berkeley

1. HUE需要安装SASL 发现异常: Could not install table: Error creating table sample_07: Could not start SASL: Error in sasl_client_start (-4) SASL(-4): no mechanism available: No worthy mechs found (code THRIFTTRANSPORT): TTransportException('Could not start S

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2016-07-29 14:13:23 钱曙光 阅读数 794 原文链接:https://blog.csdn.net/qiansg123/article/details/80124521 声明:本文为作者在CSDN技术公开课的分享原创整理,未经许可,禁止转载. 作者:郭炜,易观CTO,毕业于北京大学,曾任联想大数据总监.万达电商数据部总经理,曾在中金.IBM.Teradata公司担任大数据方向重要岗位.在智能硬件以及大数据分析领域具有丰富的理论和实践经验. 责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然