读取数据库数据和ElasticSearch数据进行连接处理 import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.log4j.Level; import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

Exception: Caused by: org.datanucleus.exceptions.NucleusException: Attempt to invoke the "BoneCP" plugin to create a ConnectionPool gave an error : The specified datastore driver ("com.mysql.jdbc.Driver") was not found in the CLASSPATH

添加配置文件 phoenixConnectMode.scala : package statistics.benefits import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.phoenix.spark._ object phoenixConnectMode { private val zookeeper = "node3

SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块) 通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库.Json数据.Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算 下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中: 数据集:北京市PM2.5数据 Spark版本:2.3.2 Python版本:3.5.2 mysql-connector-java-8.0.11 下载 ElasticSearch:6.4.1 Kibana:6.4.1 elasticsearch-spa

在hive里建一个数据库test,在数据库里建了一张表user,然后在Spark程序中使用Spark sql读取这张表 "select * form test.user" 当部署模式是spark stand模式和yarn-client模式时,程序可以正常运行,但yarn-cluster模式就报了找不到“test.user”表的错误. 解决办法: spark和hive整合,把hive-site.xml加到spark根目录的conf下,所以,要在提交Spark任务的时候,要把hive-si

问题:我用 sqoop 把 Mysql 中的数据导入到 hive,使用了--delete-target-dir --hive-import --hive-overwrite 等参数,执行了两次. mysql 中只有 20 条记录.在 hive shell 中,查询导入到的表的记录,得到结果 20 条,是对的. 然而在 spark-shell 中,使用 spark sql 得到的结果却是 40 条. 又执行了一次 sqoop 的导入,hive 中仍然查询到 20 条,而 spark shell 中

Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器.查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生. Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储.兼容hive等基础上,做了重新的构造,因此也摆脱了对hive的依赖,但同时兼容hive.除了采取内存列存储优化性能,还引入了字节码生成技术.CBO和RBO对查询等进行动态评估获取最优逻辑计划.物理计划执行等.基于这

1,JSON数据集 Spark SQL可以自动推断JSON数据集的模式,并将其作为一个Dataset[Row].这个转换可以SparkSession.read.json()在一个Dataset[String]或者一个JSON文件上完成. 请注意,作为json文件提供的文件不是典型的JSON文件.每行必须包含一个单独的,独立的有效JSON对象.有关更多信息,请参阅 JSON行文本格式,也称为换行符分隔的JSON. 对于常规的多行JSON文件,请将该multiLine选项设置为true.例如下面的例

spark SQL Parquet 文件的读取与加载 是由许多其他数据处理系统支持的柱状格式.Spark SQL支持阅读和编写自动保留原始数据模式的Parquet文件.在编写Parquet文件时,出于兼容性原因,所有列都会自动转换为空. 1, 以编程方式加载数据 这里使用上一节的例子中的数据:常规数据加载   private def runBasicParquetExample(spark: SparkSession): Unit = {      import spark.implicits.

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

预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data

背景 本文主要介绍了Spark SQL里眼下的CLI实现,代码之后肯定会有不少变动,所以我关注的是比較核心的逻辑.主要是对照了Hive CLI的实现方式,比較Spark SQL在哪块地方做了改动,哪些地方与Hive CLI是保持一致的.可以先看下总结一节里的内容. Spark SQL的hive-thriftserver项目里是其CLI实现代码.以下先说明Hive CLI的主要实现类和关系,再说明Spark SQL CLI的做法. Hive CLI 核心启动类是org.apache.hive.se

Spark SQL 简介 SparkSQL 的前身是 Shark, SparkSQL 产生的根本原因是其完全脱离了 Hive 的限制.(Shark 底层依赖于 Hive 的解析器, 查询优化器) SparkSQL 支持查询原生的 RDD. 能够在 scala/java 中写 SQL 语句. 支持简单的 SQL 语法检查, 能够在 Scala 中 写Hive 语句访问 Hive 数据, 并将结果取回作为RDD使用 Spark on Hive 和 Hive on Spark Spark on Hiv

一.认识Spark sql 1.什么是Sparksql? spark sql是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理,它提供的最核心抽象就是DataFrame. 2.SparkSQL的作用? 提供一个编程抽象(DataFrame),并且作为分布式SQL查询引擎 DataFrame:它可以根据很多源进行构建,包括:结构化的数据文件.hive中的表,外部的关系型数据库.以及RDD 3.运行原理 将SparkSQL转化为RDD,然后提交到集群执行 4.特点 容易整合.统一的数据访问方式.兼

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

Spark SQL概述 1.什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块. 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI. 当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪种API

目录 1 2 3 4 1 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Demo1Sess { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .master("local") .appName("Demo1Sess") // 设置spark

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