引言 Apache Spark 2.2 以及以上版本提供的三种 API - RDD.DataFrame 和 Dataset,它们都可以实现很多相同的数据处理,它们之间的性能差异如何,在什么情况下该选用哪一种呢? RDD 从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API.从根本上来说,一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理. 在正常情况下都不推荐使用 RDD 算子 在某种抽象层面来说,使用

强调它与方法一的区别:当DataFrame的数据结构不能够被提前定义.例如:(1)记录结构已经被编码成字符串 (2) 结构在文本文件中,可能需要为不同场景分别设计属性等以上情况出现适用于以下方法.1.people.txt:soyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,88 /** * Created by soyo on 17-10-10. * 使用编程方式定义RDD模式 */ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.sp

1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射机制推断RDD模式 */import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoderimport org.apache.spark.sql.{Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.SparkSessionc

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

Spark SQL允许相关的查询如SQL,HiveQL或Scala运行在spark上.其核心组件是一个新的RDD:SchemaRDD,SchemaRDDs由行对象组成,并包含一个描述此行对象的每一列的数据类型的schema.SchemaRDD和传统关系型数据库的表类似.SchemaRDD可以通过已有的RDD.Parquet(列式存储格式)类型文件.JSON数据集,或通过运行HiveQL获取存储在Apache Hive中的数据.社区文档介绍:https://spark.apache.org/doc

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理 大体翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 处理,Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算. Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同.Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理.它既可以使用

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan,本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节: 我们都知道一段sql,真正的执行是当你调用它的collect()方法才会执行Spark Job,最后计算得到RDD. lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() Spark Plan基本包含4种操作类型,即BasicOperator基本类型,还

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源代码分析之Physical Plan.本文将介绍Physical Plan的toRDD的详细实现细节: 我们都知道一段sql,真正的运行是当你调用它的collect()方法才会运行Spark Job,最后计算得到RDD. lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() Spark Plan基本包括4种操作类型,即BasicOperator基本类型

不多说,直接上干货! DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用,而且获得了更高的计算性能.Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化,并且支持SQL查询. 图 DataFrame与RDD的区别 从上面的图中可以看出DataFrame和RDD的区别. RDD是分布式的 Java对象的集合,比如,RDD[Person]是以Person为类型参数,但是,Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的. Data

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM

#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 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

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

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 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

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户

通过Spark SQL External Data Sources JDBC实现将RDD的数据写入到MySQL数据库中. jdbc.scala重要API介绍: /** * Save this RDD to a JDBC database at `url` under the table name `table`. * This will run a `CREATE TABLE` and a bunch of `INSERT INTO` statements. * If you pass `tru

在spark1.2版本中最令我期待的功能是External Data Sources,通过该API可以直接将External Data Sources注册成一个临时表,该表可以和已经存在的表等通过sql进行查询操作.External Data Sources API代码存放于org.apache.spark.sql包中. 具体的分析可参见OopsOutOfMemory的两篇精彩博文: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 ht

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方