Spark SQL 支持多种数据类型,并兼容Python.Scala等语言的数据类型. 一,Spark SQL支持的数据类型 整数系列: BYTE, TINYINT:表示1B的有符号整数 SHORT, SMALLINT:表示2B的有符号整数 INT, INTEGER:表示4B的有符号整数 LONG, BIGINT:表示8B的有符号整数 小数系列: FLOAT, REAL:表示4B的单精度浮点数 DOUBLE:表示8B的双精度浮点数 DECIMAL, DEC, NUMERIC:表示任意精度的带符号

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and 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S

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 SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并

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

spark SQL经常需要访问Hive metastore,Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据.从Spark 1.4.0开始,Spark SQL只需简单的配置,就支持各版本Hive metastore的访问.注意,涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本.Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本,Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的c

1 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. 2 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/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表

-连接sparksql: cd /home/mr/spark/bin ./beeline !connect jdbc:hive2://hostname:port --切换数据库 use databaseName; --建表: create table tab_test( name string, age int, num1 double, num2 bigint, msg ) --最后一个字段后面不能有 ',' 号 ) partitioned by (p_age int,p_name strin

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 二.认识SparkSQL 2.

--spark启动 spark-sql --退出 spark-sql> quit; --退出spark-sql or spark-sql> exit; 1.查看已有的database show databases; --切换数据库 use databaseName; 2.创建数据库 create database myDatabase; 3.登录数据库myDatabase; use myDatabase 4.查看已有的table show tables; -- 查看所有表 show table

开发环境:spark:2.2.0 工具:IDEA OS:Windows 数据文件: 001E8CB5AB11,ASUSTek,2018-07-12 14:00:57,2018-07-12 14:00:57,2018-07-12 14:00:57,未知,僵尸屏,0 0023242DDEB7,其他,2018-07-12 14:01:04,2018-07-12 14:01:04,2018-07-12 14:03:04,未知,僵尸屏,120 0026C5DC5555,其他,2018-07-12 13:5

1.SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and 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: l MapR的Drill l Cl

一.SparkSQL的进化之路 1.0以前:   Shark 1.1.x开始:SparkSQL(只是测试性的)  SQL 1.3.x:          SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x:          SparkSQL 钨丝计划 1.6.x:       SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 2.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreami

spark-sql 架构 图1 图1是sparksql的执行架构,主要包括逻辑计划和物理计划几个阶段,下面对流程详细分析. sql执行流程 总体流程 parser:基于antlr框架对 sql解析,生成抽象语法树 变量替换,通过正则表达式找出符合规则的字符串,替换成系统缓存环境的变量 SQLConf中的`spark.sql.variable.substitute`,默认是可用的:参考` SparkSqlParser` parser:将antlr的tree转成spark catalyst的Logi

在spark-streming 中调用spark-sql时过程遇到的问题 使用版本:spark-2.1.0 JDK1.8 1. spark-sql中对limit 的查询结果使用sum() 聚合操作不生效 如下sql会报出 top10_sts 存在异常. SELECT SUM(mtime_show_times) AS top10_sts FROM tb_movie_bo_pt_params ORDER BY mtime_persion_times DESC LIMIT 10 改成如下sql逻辑正常

1.创建Spark Session val spark = SparkSession.builder . master("local") .appName("spark session example") .getOrCreate()注:下面的 spark 都指的是 sparkSession 2.将RDD隐式转换为DataFrame import spark.implicits._ 3.SparkSession 介绍 spark中包含 sparkContext和 s

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息

什么事sparkSQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用, 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 )易整合 )统一的数据访问方式 )兼容Hive )标准的数据连接 SparkSQL可以看做是一个转换层,向下对接各种不同的结构化数据源,向上提供不同的数据访问方式 RDD和Dataframe和DataSet RDD: 劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,

一.概述 组件 运行机制 转 SparkSQL – 从0到1认识Catalyst  https://blog.csdn.net/qq_36421826/article/details/81988157 深入研究Spark SQL的Catalyst优化器(原创翻译) 更高效 查询优化 优化:把filter提前 数据源优化 编译优化 Code generation DataSet和DataFrame 数据源 Parquet文件 Json文件 读取Hive中文件 外部数据源spark.read.for

SparkSQL的进化之路 1.0以前: Shark 1.1.x开始: SparkSQL(只是测试性的) SQL 1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe 1.5.x: SparkSQL 钨丝计划 1.6.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本) 1.x: SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本) SparkSQL:还有其他的优化 StructuredStreaming(DataSet) 认识SparkSQL 什么是Sp

SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Dataset中同时存储原始数据和元数据(schema) Dataset的底层封装了RDD,Row类型的RDD就是Dataset< Row >,DataFrame Dataset数据源包括:json,JDBC,hive,parquet,hdfs,hbase,avro... API 自带API Dataset