不多说,直接上干货! SparkSQL 与 Spark Core的关系 Spark SQL构建在Spark Core之上,专门用来处理结构化数据(不仅仅是SQL). Spark SQL在Spark Core的基础上针对结构化数据处理进行很多优化和改进, 简单来讲: Spark SQL 支持很多种结构化数据源,可以让你跳过复杂的读取过程,轻松从各种数据源中读取数据 当你使用SQL查询这些数据源中的数据并且只用到了一部分字段时,SparkSQL可以智能地只扫描这些用到的字段,而不是像SparkCon

基于Spark和SparkSQL的NetFlow流量的初步分析--scala语言 标签: NetFlow Spark SparkSQL 本文主要是介绍如何使用Spark做一些简单的NetFlow数据的处理,是基于 IntelliJ IDEA开发Spark 的Maven项目,本文会介绍一些简单的NetFlow基础知识,以及如何在 IntelliJ IDEA 上开发Maven项目,用Scala 写的一些简单的NetFlow字段分析统计的代码,包括 SparkCore和SparkSQL两个版本的. 初

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 · Spark可以部署在YARN上 · Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 · 使用Scala语言编写 部署模型 1. 单机模型:主要用来开发测试.特点:Dr

SparkSQL与Hive on Spark的比较 简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系  一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算 注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp

一.SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 二.SparkStreaming的运行流程 2.1 图解说明 2.2 文字解说 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter

一.SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 二.SparkStreaming的运行流程 2.1 图解说明 2.2 文字解说 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter

简要介绍了SparkSQL与Hive on Spark的区别与联系 一.关于Spark 简介 在Hadoop的整个生态系统中,Spark和MapReduce在同一个层级,即主要解决分布式计算框架的问题. 架构 Spark的架构如下图所示,主要包含四大组件:Driver.Master.Worker和Executor. Spark特点 Spark可以部署在YARN上 Spark原生支持对HDFS文件系统的访问 使用Scala语言编写 部署模型 单机模型:主要用来开发测试.特点:Driver.Mast

首先,使用 ScalaIDE 或 IDEA 创建 Scala 的 Maven 工程.需要用到 spark-core,spark-sql,spark-streaming 的 jar 包,pom 文件如下: <properties> <spark.version>2.1.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version></properties> <dependencies&g

java.lang.NoSuchFieldError: HIVE_STATS_JDBC_TIMEOUT 这个问题我感觉是hive给spark挖的一个大坑.spark版本是2.4.4,hive是3 这个问题,基本发生在远程启动spark客户端,并且访问spark集群,然后再连接hive造成的.因为,无论升级到spark的什么版本,用hive的什么版本,在集群环境下直接启动spark-sql或者spark-shell访问hive都不会发生这个问题.只有在用代码集成hive-jdbc,spark-co

SparkCore.SparkSQL和SparkStreaming的类似之处 SparkStreaming的运行流程 1.我们在集群中的其中一台机器上提交我们的Application Jar,然后就会产生一个Application,开启一个Driver,然后初始化SparkStreaming的程序入口StreamingContext: 2.Master会为这个Application的运行分配资源,在集群中的一台或者多台Worker上面开启Excuter,executer会向Driver注册: 3

使用newAPIHadoopRDD接口访问hbase数据,网上有很多可以参考的例子,但是由于环境使用了kerberos安全加固,spark使用有kerberos认证的hbase,网上的参考资料不多,访问hbase时,有些需要注意的地方,这里简单记录下最后的实现方案以及实现过程中遇到的坑,博客有kerberos认证hbase在spark环境下的使用提供了很大的帮助!!! 环境及版本信息 CDH6.2.1大数据集群(包含yarn.spark.hdfs等组件) 项目pom文件 首先说明的是不需要安装s

目录 1 - 为什么要在年底离职 1.1 惊觉:没有什么成长 1.2 投简历,敲打自己 1.3 面试它来了 1.4 提前触到目标? 2 - 我的鹅厂面试 2.1 技术一面 Java 语言相关 通用学科相关 项目框架相关 问题定位方法 2.2 技术二面 2.3 技术三面 3 - 文末的絮叨 上一篇 我在华为OD的275天 最后说,要讲讲自己为什么会坚持在年底离职,以及离开后去了哪儿.趁周末,鸽王本鸽来交下作业 1 - 为什么要在年底离职 1.1 惊觉:没有什么成长 20年11月初的一天,在同事们讨

最近要在 Spark job 中通过 Spark SQL 的方式读取 Elasticsearch 数据,踩了一些坑,总结于此. 环境说明 Spark job 的编写语言为 Scala,scala-library 的版本为 2.11.8. Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core.spark-sql. Elasticsearch 数据 schema { "settings": { "number_of_replicas": 1 }, &qu

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

concat_ws() 在hive中,被连接对象必须为string或者array<string>,否则报错如下: hive> select concat_ws(',',unix_timestamp('2012-12-07 13:01:03'),unix_timestamp('2012-12-07 15:01:03')); FAILED: SemanticException [Error 10016]: Line 1:21 Argument type mismatch ''2012-12-

在讲解 createOrReplaceTempView 和createGlobalTempView的区别前,先了解下Spark Application 和  Spark Session区别 Spark Application Spark Application 使用: 针对单个批处理作业 多个job通过session交互式 不断满足请求的,长期存在的server 一个Spark job 可以包含多个map和reduce Spark Application 可以包含多个session实例 Spar

注意SparkSQL JDBC和SparkSQL JDBCSever是完全两种不同的场景. SparkSQL JDBC SparkSQL可以使用JDBC的方式访问其他数据库,和普通非spark程序访问jdbc的方式相同.只是Spark中访问jdbc提供了接口能够将得到的数据转化成DataFrame.而操作数据库的过程和Spark没什么关系.这个功能优先于使用JDBCRDD.因为它返回一个DataFrame,而DataFrame在SparkSQL中具有更加丰富的API,操作更加简单,由于其具有结构

spark中RDD.DataFrame.DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信,还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化 GC的性能开销,频繁的创建和销毁对象,势必会增加GC开销 DataFrameDataFrame引入了schema和off-hea

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是

第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和 DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执