在spark dataFrame数据结构里面使用sql语句查询数据 (因为是RDD和dataFrame数据是只读的,所以不能做修改,删除操作.) 首先将文本数据转换为DataFrame数据格式 有两种将RDD转换为Dataframe的形式 利用反射机制推断RDD模式 使用编程方式定义RDD模式 这里直接读取json文件并转换为dataFrame结构 from pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession.builder.getOrCreat

-- 统计三月的每天的数据量 ,) ,) ; --统计从5月19到6月29的数据量 , ) AS '日期', count(*) AS '医说数' FROM xm_feed a WHERE a.feed_publish_time , ); SQL语句统计每天.每月.每年的数据 .每年 select year(ordertime) 年, sum(Total) 销售合计 from 订单表 group by year(ordertime) .每月 select year(ordertime) 年, mo

常规情况下的sql分组统计为: ) from 表 where 条件 group by 字段; 但是有时往往需要添加不同的条件已经去重的统计以上语句就不能满足需求. 解决方案为: 1.添加条件的统计方案: ELSE NULL END) xxx GROUP BY 分组字段 2.添加条件并去重的统计方案: COUNT(DISTINCT CASE WHEN 条件 THEN 去重字段 END) xxx GROUP BY 分组字段 综合示例: SELECT dc.user_sources AS source

1. 分段统计分数      if object_id('[score]') is not null drop table [score] go create table [score]([学号] int,[课程编号] varchar(8),[成绩] int) insert [score] select 2006091001,'04010101',75 union all select 2006091001,'04010102',84 union all select 2006091001,'0

select exam_item_code, exam_item, EXAMDATE, count(distinct patient_id) from (select t2.exam_item_code, t2.exam_item, to_char(t1.exam_date_time, 'yyyy-mm') as EXAMDATE, t1.patient_id from exam.exam_master t1, exam.exam_items t2 where t1.exam_no = t2.e

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag

需求:统计每日销售额 package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3

需求:统计每日uv package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3/

一.概述 1.需求分析 数据格式: 日期 用户 搜索词 城市 平台 版本 需求: 1.筛选出符合查询条件(城市.平台.版本)的数据 2.统计出每天搜索uv排名前3的搜索词 3.按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数,倒序排序 4.将数据保存到hive表中 ###数据 keyword.txt 2018-10-1:leo:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo1:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo2:water:b

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 Shell启动后,就可以用Spark SQL API执行数据分析查询. 在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象.然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询. 文本文件customers.txt中的内容如下: 100, John Smith, Austin, TX, 78727 200, Joe Johnson, Dallas, TX, 75201 300, Bob Jones, Houston, TX, 77028 400

一.Spark SQL的发展 1.spark SQL和shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生,其中表现较为突出的是: 1.MapR的Drill 2.Clou

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

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

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

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

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小

HDFS HDFS架构 1.Master(NameNode/NN) 对应 N个Slaves(DataNode/NN)2.一个文件会被拆分成多个块(Block)默认:128M例: 130M ==> 128M + 2M3.NameNode.DataNode负责内容:NN:1)负责客户端请求的响应2)负责元数据(文件名称.副本系数.Block存放的DN)的管理DN:1)存储用的文件对应的数据块(Block)2)定期向NN发送心跳信息(默认3秒),汇报本身及其所有的Block信息,健康状况4. 重要提示

Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理计划等过程,Catalyst是Spark SQL最核心的部分,其性能优劣将决定整体的性能. spark SQL由Core,Catalyst,hive和hive-thriftserver 4个部分组成: core 负责数据的输入输出,从不

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in