一:使用sparksql开发 1.sparksql开发的两种方式 HQL:SQL语句开发 eq : sqlContext.sql("xxxx") DSL : sparkSql中DataFrame的API调用方式 eq:val df=sqlContext.xxx df.select("number") 二:HQL的开发案例 1.新建目录上传日志 2.开启服务 三:书写程序 1.描述 这个程序一共包括两个部分. 所以写的是两个程序. 2.程序一:对日志的描述--Apac

 分别执行开启日志以及日志路径和日志文件名 SET GLOBAL general_log_file = '/var/lib/mysql/localhost.log';SET GLOBAL general_log = 'ON'; --------------------------------------------------------- SHOW VARIABLES LIKE "log_output%"; 默认值是‘FILE‘,如果是NONE,需要设置 SET GLOBAL log

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

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)      

order_created.txt   订单编号  订单创建时间 -- :: -- :: -- :: -- :: -- :: order_picked.txt   订单编号  订单提取时间 -- :: -- :: -- :: 上传上述两个文件到HDFS: hadoop fs -put order_created.txt /data/order_created.txt hadoop fs -put order_picked.txt /data/order_picked.txt 通过Spark SQ

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

一.工作原理剖析 1.图解 二.性能优化 1.设置Shuffle过程中的并行度:spark.sql.shuffle.partitions(SQLContext.setConf()) 2.在Hive数据仓库建设过程中,合理设置数据类型,比如能设置为INT的,就不要设置为BIGINT.减少数据类型导致的不必要的内存开销. 3.编写SQL时,尽量给出明确的列名,比如select name from students.不要写select *的方式. 4.并行处理查询结果:对于Spark SQL查询的结果

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

目录 1 2 3 4 1 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Demo1Sess { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local") .appName("Demo1Sess") // 设置spark

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

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

一. 日志效率原因 开发时,控制台输出一大堆日志信息,严重影响查看日志效率.   从控制台输出日志我们可以看出,应用程序是默认加载Spark-core包下面的log4j-defaults.properties日志文件.查看log4j-defaults.properties文件   由上图可知,Spark-core包设置默认的日志级别为info,所以我们才看到一大堆日志信息. 那针对以上问题,在开发过程中我们如何解决? 二. 日志级别解决方法 方式一.局部应用设置 针对SparkContext应用

日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p

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

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

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

SparkSession spark = SparkSession .builder() .master("local[*]") .enableHiveSupport() .config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///E:/git/bigdata_sparkIDE/spark-ide/workspace/functionModule/spark-warehouse") .getOrCreate(); 在使

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

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