从spark1.2 到spark1.3,spark SQL中的SchemaRDD变为了DataFrame,DataFrame相对于SchemaRDD有了较大改变,同时提供了更多好用且方便的API.DataFrame将数据写入hive中时,默认的是hive默认数据库,insertInto没有指定数据库的参数,本文使用了下面方式将数据写入hive表或者hive表的分区中,仅供参考.1.将DataFrame数据写入到Hive表中从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入Api有以下几个:

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

package com.grady import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession} /** * csv 文件数据写入hive */ object CsvToHive { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf() val spark: SparkSes

map 结构 1. 语法:map(k1,v1,k2,v2,…)   操作类型:map ,map类型的数据可以通过'列名['key']的方式访问 案例: select deductions['Federal Taxes'],deductions['State Taxes'], deductions['Insurance'] from employees limit 1;   (1)如果没有查到结果可以使用if判断: select if(deductions['Federal Taxes'] is

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

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 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

1. 连接mysql 首先需要把mysql-connector-java-5.1.39.jar 拷贝到 spark 的jars目录里面: scala> import org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqlContext=new SQLContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with

刚开始接触Spark被Hive在Spark中的作用搞得云里雾里,这里简要介绍下,备忘. 参考:https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/82292076 SparkSQL:是一个完全不依赖Hive的SQL引擎. Spark On Hive 通过sparksql,加载hive的配置文件,获取到hive的元数据信息:spark sql获取到hive的元数据信息之后就可以拿到hive的所有表的数据:接下来就可以通过spark sql来操作hi

系列文章 -- ES6笔记系列 搞ES6的人也是够无聊,把JS弄得越来越像Java.C++,连Iterator迭代器.Set集合.Map结构都出来了,不知道说什么好... 一.简单使用 1. iterator 学过C++的人应该知道这是个迭代器对象,拥有一个指针,指向数据结构中的某个成员 JS中的iterator也有类似的功能,JS内部为一些数据结构实现了iterator迭代器的接口,让我们可以方便的使用 var [a, b, ...c] = [1, 2, 3, 4]; c // [3, 4]

问题: spark集成hive,启动spark-shell或者spark-sql的时候,报错: INFO MetaStoreDirectSql: MySQL check failed, assuming we are not on mysql: Lexical error at line 1, column 5. Encountered: "@" (64), after : "". 环境: spark-1.4 hive-1.2.1 mysql-5.1 jdbc驱动

set数据结构 ES6提供了一个新的数据结构,Set,Set和Array数组相似,但是Set里没有重复的数据,可以说是一个值的集合. 同时,Set数据结构有以下属性和方法: size:返回成员总数 add(value):添加某个值 delete(value):删除某个值 has(value):返回一个布尔值,表示Set中是否有该成员 clear():清除所有成员 entries():返回一个键值对的遍历器 keys():返回键名的遍历器 values():返回键值的遍历器 forEach():遍

http://www.cnblogs.com/lonhon/ 1.ES6 提供了新的数据结构 Set.它类似于数组,但是成员的值都是唯一的,没有重复的值. Set 本身是一个构造函数,用来生成 Set 数据结构. 2.Set 函数可以接受一个数组(或类似数组的对象)作为参数,用来初始化. 3.Set.prototype.size:返回Set实例的成员总数. 四个操作方法. add(value):添加某个值,返回Set结构本身. delete(value):删除某个值,返回一个布尔值,表示删除是否

Java开发知识之Java中的Map结构 一丶Map接口 Map没有实现Collection接口,提供的是Key 到Value的映射. Map中.不能包含相同的Key,每个Key只能映射一个Value的值. 相当于就是 一一对应关系. 比如你有老婆,你是老公, 一个老公只能有一个老婆(在中国^_^),Kery还决定了存储对象在映射中的存储位置.但不是由Key对象本身决定的.而是一种散列技术进行处理.产生一个散列码的证书值.简单来说就是通过一串算法.算出的一个不会相同的值. Map接口,mao不可

在spark集群中执行./spark-shell时报以下错误: 18/07/23 10:02:39 WARN DataNucleus.Connection: BoneCP specified but not present in CLASSPATH (or one of dependencies)18/07/23 10:02:39 WARN metastore.HiveMetaStore: Retrying creating default database after error: Error

Map结构的目的和基本用法 JavaScript的对象(Object)本质上是键值对的集合(Hash结构),但是只能用字符串作为键.这给它的使用带来了很大的限制.   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Doc