一.实验目的 (1)       通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)       熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)       熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: Ubuntu16.04 Spark 版本:2.1.0 数据库:MySQL 三.实验内容和要求 1．Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 emp

今天做实验[Spark SQL 编程初级实践],虽然网上有答案,但都是用scala语言写的,于是我用java语言重写实现一下. 1 ．Spark SQL 基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json.{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }{ "id":2, "name":"Bob&q

实验 5  Spark SQL 编程初级实践    参考厦门大学林子雨 1． Spark SQL 基本操作 将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下,并保存命名为 employee.json. { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","

一.实验目的 (1)通过实验掌握 Spark SQL 的基本编程方法: (2)熟悉 RDD 到 DataFrame 的转化方法: (3)熟悉利用 Spark SQL 管理来自不同数据源的数据. 二.实验平台 操作系统: centos6.4 Spark 版本:1.5.0 数据库:MySQL 三.实验内容 实验一 1．Spark SQL 基本操作 将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中,并保存命名为 employee.json. 为 employee.json 创建 DataFrame

1.题目: 源码: import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.DataFrameReader object TestMySQL { def main(args: Array[String]) { val spar

源文件内容如下(包含 id,name,age),将数据复制保存到 ubuntu 系统/usr/local/spark 下, 命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按 id:1,name:Ella,age:36 的格式 打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码.(任选一种方法即可) 1,Ella,36 2,Bob,29 3,Jack,29 代码如下: import org.apache.spark.sql.types._ import or

不多说,直接上干货! 不带Hive支持 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.</artifactId> <version></version> </dependency> 带Hive支持(推荐使用) <dependency> <groupId>org.apache.spark&l

1.编程实现将 RDD 转换为 DataFrame源文件内容如下(包含 id,name,age): 1,Ella,362,Bob,293,Jack,29 请将数据复制保存到 Linux 系统中,命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到DataFrame,并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出 DataFrame 的所有数据.请写出程序代码. import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spa

前言   Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD.   SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成:   Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等   Schema可以通过四种方式被创建:   (1)Existing RDD (2)Parquet File (3)JSON Dataset (4)By running Hive

转自:http://www.cnblogs.com/yurunmiao/p/4685310.html 前言   Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD.   SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成:   Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等   Schema可以通过四种方式被创建:   (1)Existing RDD

Spark SQL的依赖 Spark SQL的入口:SQLContext 官方网站参考 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/sql-programming-guide.html#starting-point-sqlcontext 针对几种不同的语言来写. Spark SQL的入口:HiveContext SQLContext vs HiveContext Spark SQL的作用与使用方式 Spark SQL支持的API 从程序中使用SparkSQL的基本套路

不多说,直接上干货! SparkSQL数据源:从各种数据源创建DataFrame 因为 spark sql,dataframe,datasets 都是共用 spark sql 这个库的,三者共享同样的代码优化,生成以及执行流程,所以 sql,dataframe,datasets 的入口都是 sqlContext. 可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多: SparkSQL数据源:RDD val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQL

不多说,直接上干货! Spark SQL支持的API SQL DataFrame(推荐方式,也能执行SQL) Dataset(还在发展) SQL SQL 支持basic SQL syntax/HiveQL 程序中使用SQL会返回DataFrame command-line和JDBC/ODBC中均可以使用

不多说,直接上干货! SparkSQL的入口:SQLContext SQLContext是SparkSQL的入口 val sc: SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import sqlContext._ //导?入各种sql操作的?口与各种隐式转换 SparkSQL的入口: HiveContext HiveContext是SQLContext的子类,提供了对Hive的支持. complete

不多说,直接上干货! Spark程序中使用SparkSQL 轻松读取数据并使用SQL 查询,同时还能把这一过程和普通的Python/Java/Scala 程序代码结合在一起. CLI---Spark SQL shell JDBC/ODBC 各种支持jdbc的软件.商业智能(BI)工具.平台

首先看看从官网学习后总结的一个思维导图 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个模块,用于结构化数据处理.它提供了一个编程的抽象被称为DataFrames,也可以作为分布式SQL查询引擎. 开始Spark SQL Spark SQL中所有功能的入口点是SQLContext类,或者它子类中的一个.为了创建一个基本的SQLContext,你所需要的是一个SparkContext. 除了基本的SQLContext,你还可以创建一个HiveContext,它提供了基本的SQLCon

关于Spark SQL,首先会想到一个问题:Apache Hive vs Apache Spark SQL – 13 Amazing Differences Hive has been known to be the component of Big data ecosystem where legacy mappers and reducers are needed to process data from HDFS whereas Spark SQL is known to be the c

现在的spark sql编程通常使用scala api 以及 java api的方式,相比于直接使用 spark sql语句,spark api灵活很多,毕竟可以基于dataset以及rdd两种方式进行操作,不过spark sql的坑就有点多了. 1,getClass.getResourceAsStream这个类,网上通常说的是不加"/"是从当前包读取,加了"/"是从根class路径读取,但是根路径并不是在idea或者文件下看到的诸如src/main/resourc

很多人一个误区,Spark SQL重点不是在SQL啊,而是在结构化数据处理! Spark SQL结构化数据处理 概要: 01 Spark SQL概述 02 Spark SQL基本原理 03 Spark SQL编程 04 分布式SQL引擎 05 用户自定义函数 06 性能调优   Spark SQL概述 Spark SQL是什么? Spark SQL is a Spark module for structured data processing 特别注意:.3.0 及后续版本中,SchemaRD

一.创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark中所有功能的入口点是SparkSession,可以使用SparkSession.builder()创建.创建后应用程序就可以从现有RDD,Hive表或Spark数据源创建DataFrame.示例如下: val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate() va