Group by和COUNT值by SQL Spark Spark SQL - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

Spark SQL

2014年6月1日Shark项目和Spark SQL项目的主持人Reynold Xin宣布：停止对Shark的开发，团队将所有资源放在Spark SQL项目上，至此，Shark的发展画上了句号，但也因此发展出两个分支...：Spark SQL和Hive on Spark。...Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责。...Spark SQL填补了这个鸿沟：首先，可以提供DataFrame API，可以对内部和外部各种数据源执行各种关系型操作其次，可以支持大数据中的大量数据源和数据分析算法 Spark SQL可以融合：...df["age"]+1).show() 3、filter() >>> df.filter(df["age"]>20).show() 4、groupBy() >>> df.groupBy("age").count

1.5K1 0

Spark SQL

概述官方地址 http://spark.apache.org/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。...DataFrame SparkSQL使用的数据抽象是DataFrame ,DataFrame让Spark具备了处理大数据结构化数据的能力，它不仅比原来的RDD转换方式更加简单易用，而且获得了更高的计算能力...Spark 能够轻松实现从Mysql到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。...image.png DataFrame创建从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6的SQLContex以及HiveContext接口

9671 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Spark系列 - (3) Spark SQL

Spark SQL 3.1 Hive、Shark和Sparksql Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型；三者可以相互转化 3.2.2 区别 RDD与DataFrame/DataSet的区别 RDD：用于Spark1.X各模块的API（SparkContext、MLLib...3.3 Spark SQL优化 Catalyst是spark sql的核心，是一套针对spark sql 语句执行过程中的查询优化框架。...因此要理解spark sql的执行流程，理解Catalyst的工作流程是理解spark sql的关键。而说到Catalyst，就必须提到下面这张图了，这张图描述了spark sql执行的全流程。

1.9K1 0

spark学习笔记：spark sql

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext...val sqlQuery = Source.fromFile( dataSqlFile ).mkString val dataSqlFrame = SparkConfTrait.spark.sql...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql

9841 0

Flink SQL vs Spark SQL

Spark已经在大数据分析领域确立了事实得霸主地位，而Flink则得到了阿里系的亲赖前途一片光明。我们今天会SparkSQL和FlinkSQL的执行流程进行一个梳理。并提供2个简单的例子，以供参考。...Spark SQL 的核心是Catalyst优化器，首先将SQL处理成未优化过的逻辑计划（Unresolved Logical Plan），其只包括数据结构，不包含任何数据信息。...Flink SQL 是Fllink提供的SQL的SDK API。SQL是比Table更高阶的API，集成在Table library中提供，在流和批上都可以用此API开发业务。 ?...逻辑和spark类似，只不过calcite做了catalyst的事（sql parsing,analysis和optimizing）代码案例首先构建数据源，这里我用了'18-'19赛季意甲联赛的射手榜数据...SQL import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class SparkSQLTest

4.4K3 2

Spark SQL JOIN

一、数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。...分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下： val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master(...其中内，外连接，笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同，如下图所示：这里解释一下左半连接和左反连接，这两个连接等价于关系型数据库中的 IN 和 NOT IN 字句： -- LEFT SEMI JOIN...JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN...而对于大表和小表的连接操作，Spark 会在一定程度上进行优化，如果小表的数据量小于 Worker Node 的内存空间，Spark 会考虑将小表的数据广播到每一个 Worker Node，在每个工作节点内部执行连接计算

1.2K2 0

Spark学习之Spark SQL（8）

Spark学习之Spark SQL（8） 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——Spark SQL、 2....Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据（例如JSON、Hive、Parquet等）中读取数据。...2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询，也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接Spark SQL进行查询...2.3 当在Spark程序内使用Spark SQL时，Spark SQL支持SQ与常规的Python/Java/Scala代码高度整合，包括连接RDD与SQL表、公开的自定义SQL函数接口等。 3....连接Spark SQL 带有Hive支持的Spark SQL的Maven索引 groupID =org.apache.spark artifactID = spark-hive_2.10

1.4K7 0

Spark Sql系统入门4：spark应用程序中使用spark sql

问题导读 1.你认为如何初始化spark sql？ 2.不同的语言，实现方式都是什么？ 3.spark sql语句如何实现在应用程序中使用？...为了使用spark sql，我们构建HiveContext （或则SQLContext 那些想要的精简版）基于我们的SparkContext.这个context 提供额外的函数为查询和整合spark sql...使用HiveContext，我们构建SchemaRDDs.这代表我们机构化数据，和操作他们使用sql或则正常的rdd操作如map（）....初始化spark sql 为了开始spark sql，我们需要添加一些imports 到我们程序。如下面例子1 例子1Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...导入Java和Python在例子3和4中。例子2Scala SQL imports [Scala] 纯文本查看复制代码 ?

1.8K7 0

Spark的Streaming和Spark的SQL简单入门学习

根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。...world flume world hello world 看第二行的窗口是否进行计数计算； ---- 1、Spark SQL and DataFrame a、什么是Spark SQL？　　...Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 b、为什么要学习Spark SQL？　　...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！ c、Spark的特点：　　易整合、统一的数据访问方式、兼容Hive、标准的数据连接。...在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext： 1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name

1.2K9 0

Spark笔记11-Spark-SQL基础

Spark SQL基础 Hive Hive会将SQL语句转成MapReduce作业，本身不执行SQL语句。...基本上和Hive的解析过程、逻辑执行等相同将mapreduce作业换成了Spark作业将HiveQL解析换成了Spark上的RDD操作存在的两个主要问题： spark是线程并行，mapreduce...是进程级并行 spark在兼容Hive的基础上存在线程安全性问题 Spark SQL 产生原因关系数据库在大数据时代下不再满足需求：用户要从不同的数据源操作不同的数据，包含结构化和非结构化...用户需要执行高级分析，比如机器学习和图形处理等大数据时代经常需要融合关系查询和复杂分析算法 Spark SQL解决的两大问题：提供DF API，对内部和外部的各种数据进行各种关系操作支持大量的数据源和数据分析算法...，可以进行融合架构 Spark SQL在Hive 兼容层面仅仅是依赖HiveQL解析、Hive元数据执行计划生成和优化是由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责 Spark SQL中增加了数据框

5561 0

Spark编程实验三：Spark SQL编程

一、目的与要求 1、通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法； 2、熟悉RDD到DataFrame的转化方法； 3、熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。...（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表所示的三行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。...它提供了一种类似于SQL的编程接口，可以用于查询和分析数据。

9351 0

Spark SQL | Spark，从入门到精通

Spark SQL 在 Hive 兼容层面仅依赖 HQL parser、Hive Metastore 和 Hive SerDe。...也就是说，从 HQL 被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由 Spark SQL 接管了。执行计划生成和优化都由 Catalyst 负责。...可以用下面一张图详细对比 Dataset/dataframe 和 RDD 的区别： ?.../4 Codegen codegen 技术是用 scala 的字符串插值特性生成源码，然后使用 Janino 编译成 java字节码，Eg： SortExec。 2....执行策略 spark.experimental.extraStrategies =Seq(countStrategy) /4 使用 spark.sql("select count(*) fromtest

2.5K3 0

Spark1.0新特性-->Spark SQL

但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能，它能对RDD进行Sql操作，目前它只是一个alpha版本，喜欢尝鲜的同志们进来看看吧，下面是它的官网的翻译。...Spark SQL是支持在Spark中使用Sql、HiveSql、Scaca中的关系型查询表达式。...val sc: SparkContext // 已经存在的SparkContext val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) import...sqlContext._ Running SQL on RDDs Spark SQL支持的一种表的类型是Scala的case class，case class定义了表的类型，下面是例子： val sqlContext...(sc) import sqlContext._ val people: RDD[Person] = ... // 同前面的例子. // 和后面这个语句是一样的 'SELECT name FROM people

1K4 0

Spark SQL 快速入门系列(1) | Spark SQL 的简单介绍！

什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....Integrated(易整合) 无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程. ? 2....而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。

1.5K2 0

Spark2.x学习笔记：15、Spark SQL的SQL

15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...[join clause tableName on join condition] [where condition] [group by column name] [having conditions...SQL的SQL的框架 ?...15.3 与Hive Metastore结合（1）Spark要能找到HDFS和Hive的配置文件第1种方法：可以直接将core-site.xml、hdfs-site.xml和hive-site.xml...第2种方法：在Spark配置文件中指定Hadoop配置文件目录（2）Spark SQL与Hive Metastore结合，直接使用spark.sql(“select … from table where

1.2K8 0

Shark，Spark SQL，Spark上的Hive以及Apache Spark上的SQL的未来

随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...我们正在将我们在Shark中学到的东西应用到Spark SQL，从底层设计到利用Spark的力量。这种新方法使我们能够更快地进行创新，最终为用户提供更好的体验和能力。...特别是，像Shark一样，Spark SQL支持所有现有的Hive数据格式，用户定义的函数（UDF）和Hive Metastore。...它真正统一了SQL和复杂的分析，允许用户混合和匹配SQL和更高级的分析的命令性编程API。对于开源黑客，Spark SQL提出了一种创新的，优雅的构建查询规划器的方法。...我们已经完全被开源社区所展示的Spark SQL的支持和热情所淹没，这主要是由于这种新的设计。仅仅三个月后，超过40个贡献者已经贡献了代码。谢谢。

1.9K2 0

Spark Hive SQL实例

Spark Hive SQL def initDimFrontCate(sqlContext: HiveContext): mutable.HashMap[String, String] = {...var dimValues = new mutable.HashMap[String, String] val sql = s"""select front_cate_id, page_level_id...dw.dim_front_cate | order by front_cate_id""".stripMargin val dimData = sqlContext.sql...(sql).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) dimData.map(line => { val front_cate_id = line.getAs

9192 0

spark sql 生成 json

背景想通过 spark sql 查询 hive 表然后将相应的字段组装成 sql，类似于 json_object ，不过可惜的是 spark 3.1.x 并没有 json_object 函数，不过还好...spark sql 有 to_json 函数例子： SELECT to_json(struct(bis_type,year,douban_rating)) from tv.test where date

3090 0

Spark Sql 详细介绍

DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。...SparkSql 与Hive的整合 Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据 Spark SQL自己也可创建元数据库，并不一定要依赖hive创建元数据库...，所以不需要一定启动hive，只要有元数据库，Spark SQL就可以使用。...需要注意的是，这些Hive依赖包必须复制到所有的工作节点上，因为它们为了能够访问存储在Hive的数据，会调用Hive的序列化和反序列化(SerDes)包。...当没有配置hive-site.xml时，Spark会自动在当前应用目录创建metastore_db和创建由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，如果没有配置，默认是当前应用目录下的spark-warehouse

4911 0

扩展 Spark SQL 解析

今天跟大家分享下Spark吧，谈谈如何修改Spark SQL解析，让其更符合你的业务逻辑。好，我们开始吧......现在很多流行的应用和开源项目里都有使用，比如Hadoop、Hive以及Spark等都在使用ANTLR来做语法分析。...语法文件（*.g4）上面截图对应的语法文件片段，定义了两部分语法，一部分是显示表达式和赋值，另外一部分是运算和表达式定义。...的语法文件，在sql下的catalyst模块里，如下图： ?...Spark 执行流程这里引用一张经典的Spark SQL架构图 ? 我们输入的 SQL语句首先被解析成 Unresolved Logical Pan ，对应的是 ?

1.3K7 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭