研究spark的目的之一就是要取代MR,目前我司MR的一个典型应用场景即为生成Avro文件,然后加载到HIVE表里,所以如何在Spark中生成Avro文件,就是必然之路了. 我本人由于对java不熟,对hadoop的各个框架也知之寥寥,所以耗费了五六天的时间才搞明白怎么在spark中生成avro文件.其中困难有二,一是网上关于spark中生成avro的资料太少,无论官网还是各种论坛,要么没有讯息,要么就是三言两语,对于我这个菜鸟而言,真是要了老命:二是在spark生成avro的代码中,用到了av

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

[Spark][Python]spark 从 avro 文件获取 Dataframe 的例子 从如下地址获取文件: https://github.com/databricks/spark-avro/raw/master/src/test/resources/episodes.avro 导入到 hdfs 系统: hdfs dfs -put episodes.avro 读入: mydata001=sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro&qu

一.Spark基本术语表 转载自:http://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/70843756 以下内容来自 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/cluster-overview.html#glossary , 需要对 spark 的整个运行过程有所了解才能真正理解这些术语的涵义. 可以先看一下 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/972-2 了解一下概况. 术语        

首先自己要注意自己的MYSQL版本,然后设置对应的方言 兼容性模式 <property name="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.MySQLDialect</property> 需要注意的是5.5一下版本可以使用 <property name="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.MySQLInnoDBDialect</prop

spark Hive表操作 之前很长一段时间是通过hiveServer操作Hive表的,一旦hiveServer宕掉就无法进行操作. 比如说一个修改表分区的操作 一.使用HiveServer的方式 val tblName = "hive_table" def dropPartitions(tblName: String): Unit = { val HIVE_SERVER = "jdbc:hive2://192.168.xx.xxx:10000" import ja

本文处理的场景如下,hive表中的数据,对其中的多列进行判重deduplicate. 1.先解决依赖,spark相关的所有包,pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键. <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如 .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 将数据写到临时目录: 3 执行loadTable或loadPartiti

知识点: 1.建数据库示例参考 --创建一个数据库名为‘dbtest’ create database dbtest go --打开数据库 dbtest use dbtest go 2.建表示例参考 --建立学生表 create table 学生 ( 学生编号 char(4) primary key, 学生名字 varchar(50)not null ) go ======================================== ===========================

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文

1.创建临时表 临时表是一张表,用来临时保存一些数据 特点: 只对创建该临时表的用户可见: 当会话结束时,MySQL自动删除临时表. 临时表的核心:建表和删表消耗资源极其少 创建临时表的基本格式: CREATE TEMPORARY TABLE  tbl_name(……); ①创建的临时表在当前会话,正常使用 ②断开连接,再重新连接后执行查询,抛出异常: 错误代码: 1146 Table ‘db_name.temtbl_name’ doesn‘t exist.//该临时表在会话结束的时候被系统删除

随着公司平台用户数量与表数量的不断增多,各种表之间的数据流向也变得更加复杂,特别是某个任务中会对源表读取并进行一系列复杂的变换后又生成新的数据表,因此需要一套表血缘关系解析机制能清晰地解析出每个任务所形成的表血缘关系链. 实现思路: spark对sql的操作会形成一个dataframe,dataframe中的logicplan包含了sql的语法树,通过对logicplan的语法树解析可以获取当前stage所操作的输入表和输出表,将整套表关系链连接起来,再去除中间表即可获取当前作业的输入表和输出表

spark sql执行insert overwrite table时,写到新表或者新分区的文件个数,有可能是200个,也有可能是任意个,为什么会有这种差别? 首先看一下spark sql执行insert overwrite table流程: 1 创建临时目录,比如2 将数据写到临时目录: .hive-staging_hive_2018-06-23_00-39-39_825_3122897139441535352-2312/-ext-10000 2 执行loadTable或loadPartitio

从impala中创建kudu表之后,如果想从hive或spark sql直接读取,会报错: Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424

// spark应用程序终止前有效df.createOrReplaceGlobalTempView("tempViewName") 取消注册:spark.catalog.dropTempView("tempViewName")spark.catalog.dropGlobalTempView("tempViewName")临时表只是给df起了个名字,能够像使用hive表一样使用,并不会占用额外内存,除非用了cache等加载到内存的操作.

*&---------------------------------------------------------------------* *& Report  ZMMR011 *& *&---------------------------------------------------------------------* *&程序名称:供应商.工厂对应公里数维护 *&事物代码:ZMM031 *&导入模板:无 *&作者: *&

一.”一对多“关系 表shop(一)

package eoe.database; import android.content.Context; import android.database.sqlite.SQLiteDatabase; import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper; import android.util.Log; /** * 默认就在数据库里创建4张表 */ public class DBOpenHelper extends SQLiteOpenHelper {

#PLSQL技术培训15页PPT利用现有表创建表(百度) 说明:做新操作前要对旧表备份  具体百度 语法: create table <new_table_name> as select column_names from <old_table_name>; 例子: create table newitemfile as select * from itemfile; create table newitemfile as select itemcode,itemdesc,qty_

创建缓存表 在项目的虚拟环境下(若有),执行:python manage.py createcachetab