启动ThriftJDBCServer:cd $SPARK_HOME/sbin start-thriftserver.sh & 使用jdbc访问ThriftJDBCServer代码段：package com.luogankun.spark.sqlimport java.sql.DriverManager import java.sql.Connection import java.sql.PreparedStatement/*** JDBC代码访问Thrift JDBC Server* @author luogankun*/ object JdbcThriftServer {def main(args: Array[String]) {Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")val conn = Driver...
一、SparkSQL的进化之路1.0以前： Shark1.1.x开始： SparkSQL(只是测试性的) SQL1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe1.5.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SparkSQL2.1 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...
》获取 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 Cloudera的Impala l Shark 其中...
1.写在前面 在利用spark计算引擎将kafka或其他源数据组件的数据入hive形成数仓的过程中有两种方式，一种方式是利用spark Rdd的API将数据写入hdfs形成hdfs文件，之后再将文件和hdfs文件和hive表做加载映射。第二种方式是利用sparkSQL将获取的数据Rdd转换成dataFrame，再将dataFrame写成缓存表，最后利用sparkSQL直接插入hive表中。这两种方式各有各自的优点。但大多数开发者更倾向于后者一次编码一步到位的方式。而对于利用sparkSQL...
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 ...