首先
使用scala 写的
创建模式类 确定scheme
object test { case class p( a:String, //字段名和数据类型 b:Int, c:Double )
def main(args: Array[String]): Unit = {sparksession.builder().master(local[*]).appname("d“).getOrCreate()
import spark.implicits._//隐士转换 必须加val filds=spark.sparkContext.textFile(”e:\\text.txt“)//本地文件路径
e盘...
/media/psf/mnt/sequoiadb-driver-2.9.0-SNAPSHOT.jar:/media/psf/mnt/spark-sequoiadb_2.11-2.9.0-SNAPSHOT.jar"用户修改完 spark-env.sh 配置后,重启 spark-sql 或者 thriftserver 就完成了 Spark 和 SequoiaDB 的对接。 03 SequoiaDB 与 SparkSQL 性能优化Spark SQL+SequoiaDB 的性能优化将会从 connector 计算技术原理、SparkSQL 优化、SequoiaDB 优化和 connector 参数优化4个方面进行介绍。 3.1 SequoiaDB for SparkSQLA) ...
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
DataFra...
合并元数据
如同ProtocolBuffer,Avro,Thrift一样,Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据,然后随着业务需要,逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下,用户可能会创建多个Parquet文件,有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况,并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。
因为元数据合并是一种相对耗时的操作,而且在大多数情况下不是一种必要的特性,从...
=SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate()df=spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")df.show()+----+-------+| age| name|+----+-------+|null|Michael|| 30| Andy|| 19| Justin|+----+-------+SparkSQL标签:example imp color dataframe tin text style png 图片 本文系统来源:https://www.cnblogs.com/cschen588/p/11827898.html
----本节内容-------1.概览 1.1 Spark SQL 1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活 2.1 契入点:SparkSession 2.2 创建DataFrames 2.3 非强类型结果集操作 2.4 程序化执行SQL查询 2.5 全局临时视图 2.6 创建DataSets 2.7 与RDD交互操作 2.8 聚集函数3.Spark数据源 3.1 通用Load/Save函数 3.2 Parquets文件格式 3.2.1 读取Parquet文件 ...
基于sparksql调用shell脚本运行SQL,sparksql提供了类似hive中的 -e , -f ,-i的选项1、定时调用脚本#!/bin/sh
# upload logs to hdfs yesterday=`date --date=‘1 days ago‘ +%Y%m%d` /opt/modules/spark/bin/spark-sql -i /opt/bin/spark_opt/init.sql --master spark://10.130.2.20:7077 --executor-memory 6g --total-executor-cores 45 --conf spark.ui.port=4075 -e "insert overwrite table st.stock_realtime_analy...
("/opt/module/spark/spark-local/examples/src/main/resources/people.json")
rdd: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]scala> rdd.show
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+① SQL风格语法##转化成sql去执行scala> rdd.createTempView("user") //view是table的查询结果,只能查不能改
scala> spark.sql("select * from user")...
今天在非hadoop用户使用sparksql处理insert overwrite table a select b left join c这个句型遇到以下的错误。
Error: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 1601.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 1601.0 (TID 30784, ytc-11, executor 2): java.io.FileNotFoundException: /tmp/hadoop-hadoop/nm-local-dir/usercache/nonhadoop/appcache/applica...
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:Driver、Master、Worker和Executor都运行在同一...
使用反射获取RDD内的Schema
当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。
通过编程接口指定Schema
通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema,这种方式会让代码比较冗长。
这种方法的好处是,在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下,可以动态生成Schema。原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6613755.html
微信:intsmaze
使用反射获取Schema(Inferring the ...
参考:https://blog.csdn.net/happylin0x29a/article/details/8855716问题原因:为了优化读取parquet格式文件,spark默认选择使用自己的解析方式读取数据,结果读出的数据就有问题。
解决办法:将配置项spark.sql.hive.convertMetastoreParquet 改为false就行了
在生产环境中遇到了这种情况:spark程序需要处理输入是多个目录,输出也是多个目录。但是处理的逻辑都是相同的。使用方法经历多次修改,最终成功完成任务。其中涉及到spark多job提交和spark多个目录同时处理,在此记录一下。
程序中所有异常处理,建议都在函数里面处理好,不要直接写一些处理代码。这样的话直接调用函数就行。方法一:for直接上
典型的:减少使用资源,拉长运行时间代码
递进程序
val sparkSession= SparkSession....
5. 导入Java依赖要使用SparkSQL的API,首先要导入Scala,Spark,SparkSQL的依赖:<properties><scala.version>2.11.8</scala.version><hadoop.version>2.7.4</hadoop.version><spark.version>2.0.2</spark.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>${scala.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</grou...
可以先用row.isNullAt(index)去判断该字段的值是否为空
首先上错误修改为先初始化变量,判断row.isNullAt(6) 如果不为空就将值赋值给变量 Spark- SparkSQL中 Row.getLong 出现NullPointerException错误的处理方法标签:span soft sql ros img 修改 spark 变量 sparksql 本文系统来源:https://www.cnblogs.com/RzCong/p/10743615.html