scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate() spark: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@2bdab835 //使支持RDDs转换为DataFram

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5003029.html 感谢! Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据

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// dataframe is the topic 一.获得基础数据.先通过rdd的方式获得数据 val ny= sc.textFile("data/new_york/")val header=ny.firstval filterNY =ny.filter(listing=>{ listing.split(",").size==14 && listing!=header }) //因为后面多是按照表格的形式来处理dataframe,所以这里增加

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi

Spark SQL是处理结构化数据的Spark模块.它提供了DataFrames这样的编程抽象.同一时候也能够作为分布式SQL查询引擎使用. DataFrames DataFrame是一个带有列名的分布式数据集合.等同于一张关系型数据库中的表或者R/Python中的data frame,只是在底层做了非常多优化:我们能够使用结构化数据文件.Hive tables,外部数据库或者RDDS来构造DataFrames. 1. 開始入口: 入口须要从SQLContext类或者它的子类開始,当然须要使用S

一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成

一.Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等: 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库: 支持标准的 JDBC

1. 常见针对表的操作(增删改查) --1. Create Table USE [MVC_000] CREATE TABLE T_TableName ( ID ,) PRIMARY KEY, Name ) UNIQUE, Age INT, HomeAddress ) ) --2. Insert data into table:T_TableName INSERT INTO T_TableName(Name,Age,HomeAddress) ,'SD.Road New York') --3. Tr

一,认识SQL数据库 美国Microsoft公司推出的一种关系型数据库系统.SQLServer是一个可扩展的.高性能的.为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统,实现了与WindowsNT的有机结合,提供了基于事务的企业级信息管理系统方案. 其主要特点如下: (1)高性能设计,可充分利用WindowsNT的优势.(2)系统管理先进,支持Windows图形化管理工具,支持本地和远程的系统管理和配置.(3)强壮的事务处理功能,采用各种方法保证数据的完整性.(4)支持对称多处理器结构.存储过程

SQLContext是创建DataFrame和执行SQL语句的入口 通过RDD结合case class转换为DataFrame 1.准备:hdfs上提交一个文件,schema为id name age,内容如下 1 zhansgan 16 2 lisi 18 3 wangwu 21 4 xiaofang 22 2.打开spark-shell命令行,执行如下

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持.   在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库.   首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数.   而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中.   1.union.unionAll.unionByName,row 合并(上下拼接) data_all = data_n

spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive,读取hive的表数据,然后在spark引擎中进行sql统计分析,从而,通过spark sql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践.配置步骤如下: 1.启动hive的元数据服务 hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作,通过简单的配置即可  编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:<property><name>hive.metastore.uris</name>

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL是Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F

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

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Spark SQL 1.3 参考官方文档:Spark SQL and DataFrame Guide 概览介绍参考:平易近人.兼容并蓄——Spark SQL 1.3.0概览 DataFrame提供了一条联结所有主流数据源并自动转化为可并行处理格式的渠道,通过它Spark能取悦大数据生态链上的所有玩家,无论是善用R的数据科学家,惯用SQL的商业分析师,还是在意效率和实时性的统计工程师. 以一个常见的场景 -- 日志解析为例,有时我们需要用到一些额外的结构化数据(比如做IP和地址的映射),通常这样的