Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...现在只有匹配规范的 partition 被覆盖。 请注意，这仍然与 Hive 表的行为不同，Hive 表仅覆盖与新插入数据重叠的分区。...JSON 数据源不会自动加载由其他应用程序（未通过 Spark SQL 插入到数据集的文件）创建的新文件。...对于 JSON 持久表（即表的元数据存储在 Hive Metastore），用户可以使用 REFRESH TABLE SQL 命令或 HiveContext 的 refreshTable 方法，把那些新文件列入到表中...Scala Java Python R Spark SQL 的所有数据类型都在包 org.apache.spark.sql.types 中.
所以在做一个整体的项目时候，一般还是以Java为主，只有在涉及到迭代式计算采用到Scala这样到函数式编程。...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。...Hive Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。...将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。 ?...插入到Hive表 private def insertHive(spark: SparkSession, tableName: String, dataDF: DataFrame): Unit =
3.1.3 持久化到表（Saving to Persistent Tables） 当使用HiveContext时，可以通过saveAsTable方法将DataFrames存储到表中。...与registerTempTable方法不同的是，saveAsTable将DataFrame中的内容持久化到表中，并在HiveMetastore中存储元数据。...table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示 查询结果为多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件
这里先讲一下什么是本地序列(Seq)，Seq对应于Java中的java.util.List，可以参考：https://blog.csdn.net/bigdata_mining/article/details...包括通过JSON、CSV文件、MySQl和Hive表。 3.1 通过JSON创建 假设我们的JSON文件内容如下： ?...3.4 通过Hive创建 这是咱们最常用的方式了，假设咱们已经把鸢尾花数据导入到hive中了： val df = spark.sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv...spark.sql()函数中的sql语句，大部分时候是和hive sql一致的，但在工作中也发现过一些不同的地方，比如解析json类型的字段，hive中可以解析层级的json，但是spark的话只能解析一级的...json（这是我在工作中的发现，也可能不太对，大家可以自己尝试一下）。
如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。View只能查询，不能修改和插入。.../spark-local/user.json") // 临时视图 df.createOrReplaceTempView("user") // 临时视图（全局）(创建新会话也可查询到)...指定保存数据类型 // df.write.format("…")[.option("…")].save("…") // format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json...spark.sql("create table user(id int, name string)") 查看数据库 spark.sql("show tables").show 向表中插入数据 spark.sql
[Spark Writer] 从 Hadoop 说起 近年来随着大数据的兴起，分布式计算引擎层出不穷。...区别于 RDD，DataFrame 中的数据被组织到有名字的列中，就如同关系型数据库中的表。...[Spark API] 基于 Spark 的数据导入工具 Spark Writer 是 Nebula Graph 基于 Spark 的分布式数据导入工具，基于 DataFrame 实现，能够将多种数据源中的数据转化为图的点和边批量导入到图数据库中...Spark Writer 中插入操作使用异步执行，通过 Spark 中累加器统计成功与失败数量。...基于文件导入配置需指定文件类型# 处理边 edges: [ # 从 HDFS 加载数据，数据类型为 JSON # 边名称为 ${EDGE_NAME} # HDFS JSON
在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...19| 1| |null| 1| | 30| 1| +----+-----+ createOrReplaceTempView 若现在，我就想完全使用 SQL 查询了，怎么实现 DF 到表的转换呢...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits.
在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。（1）定义员工表的结构Schema。...scala> df.show二、使用StructType定义DataFrame表结构 Spark 提供了StructType用于定义结构化的数据类型，类似于关系型数据库中的表结构。...通过定义StructType，可以指定数据中每个字段的名称和数据类型，从而更好地组织和处理数据。...下面是提供的people.json文件中的数据内容。...（1）为了便于操作，将people.json文件复制到用户的HOME目录下cp people.json /root（2）直接创建DataFrame。这里加载的文件在本地目录，也可以是HDFS。
Hudi与Spark整合一、向Hudi插入数据默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。...在编写代码过程中，指定数据写入到HDFS路径时直接写“/xxdir”不要写“hdfs://mycluster/xxdir”,后期会报错“java.lang.IllegalArgumentException...1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据目前hudi表中的数据如下：图片先执行两次新的数据插入，两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟，两次插入数据代码如下://以下代码分两次向...session.read.json("file:///D:\\2022IDEA_space\\SparkOperateHudi\\data\\deleteData.json")//将删除的数据插入到Hudi...jsondata.json")//2.将结果使用Merge on Read 模式写入到Hudi中,并设置分区insertDf.write.format("hudi") //设置表模式为 mor .option
如上所述，在 Spark 2.0 中，DataFrames 是元素为 Row 的 Dataset 在 Scala 和 Java API 中。...DataFrame 也可以通过调用 saveAsTable 方法将数据保存到 Hive 表中。...Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。...然后，由于 Hive 有大量依赖，默认部署的 Spark 不包含这些依赖。可以将 Hive 的依赖添加到 classpath，Spark 将自动加载这些依赖。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。
交互 从HBase数据库表读取数据，封装到RDD中 将RDD数据保存到HBase表中 - 与MySQL交互 将RDD数据保存到MySQL表中，必须掌握，无任何理由 JdbcRDD，可以直接将...与HBase交互概述 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如下两个场景： Spark如何从HBase数据库表中读（read...加载数据：从HBase表读取数据，封装为RDD，进行处理分析 保存数据：将RDD数据直接保存到HBase表中 Spark与HBase表的交互，底层采用就是MapReduce与HBase表的交互。...范例演示：将词频统计结果保存HBase表，表的设计 # 选择node1.itcast.cn 虚拟机，还原到快照[5、Spark 本地模式]，启动虚拟机，运行服务组件： [root@node1 ~]# zookeeper-daemon.sh...函数； 调用RDD#foreachPartition函数将每个分区数据保存至MySQL表中，保存时考虑降低RDD分区数目和批量插入，提升程序性能。
Reference Overview Spark SQL的核心是Catalyst优化器，是以一种新颖的方式利用Scala的的模式匹配和quasiquotes机制来构建的可扩展查询优化器。 ?...physical plans输入到代价模型（目前是统计），调整join顺序，减少中间shuffle数据集大小，达到最优输出 ---- Catalyst工作流程 Parser，利用ANTLR将sparkSql...然后在parsePlan过程中，使用AstBuilder.scala将ParseTree转换成catalyst表达式逻辑计划LogicalPlan。...最重要的元数据信息就是， 表的schema信息，主要包括表的基本定义（表名、列名、数据类型）、表的数据格式（json、text、parquet、压缩格式等）、表的物理位置 基本函数信息，主要是指类信息...Analyzer会再次遍历整个AST，对树上的每个节点进行数据类型绑定以及函数绑定，比如people词素会根据元数据表信息解析为包含age、id以及name三列的表，people.age会被解析为数据类型为
由于分区列的数量（此处为 2 – 月和日）与分区路径中由 / 分隔的组件数量（在本例中为 3 – 月、年和日）不匹配，因此会导致歧义。 在这种情况下，不可能恢复每个分区列对应的分区值。...您可以允许模式自动演化，其中可以将现有列删除到新模式中。...默认的简单写执行器 对于插入/更新插入操作的执行，Hudi 过去使用执行器的概念，依靠内存中的队列将摄取操作（以前通常由 I/O 操作获取shuffle blocks）与写入操作分离。...NONE 用于批量插入以匹配 Parquet 写入的排序模式 此版本调整了 BULK_INSERT 写入操作的 NONE 排序模式（默认排序模式）的并行度。...JSON模式转换 对于配置模式注册表的 DeltaStreamer 用户，添加了一个 JSON 模式转换器，以帮助将 JSON 模式转换为目标 Hudi 表的 AVRO。
指定列名称，前提条件：RDD中数据类型为元组类型，或者Seq序列中数据类型为元组 3、电影评分统计分析【使用DataFrame封装】 - SparkSQL中数据分析2种方式： 方式一：SQL编程...针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset...将RDD数据类型转化为 MovieRating /* 将原始RDD中每行数据（电影评分数据）封装到CaseClass样例类中 */ val ratingRDD: RDD[MovieRating...模块内部支持保存数据源如下： 当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下： 可以发现，SparkSQL模块中内置数据源中....option("family", "info") .option("selectFields", "name,age") .load() // 自己实现数据源，从Hbase表中读取数据的所有数据类型都是
: DataFrame = spark.read.json("E:\\input\\order.json") df.show() spark.stop() }}3.1、创建表实现步骤：创建...：打开ClickHouseUtils工具类创建方法：生成插入表数据的sql字符串创建方法：根据字段类型为字段赋值默认值创建方法：将数据插入到clickhouse中在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用插入数据实现方法...> 0 case IntegerType => 0 case StringType => null case BooleanType => false case _ => null}创建方法：将数据插入到...clickhouse中/** * 将数据插入到clickhouse中 * @param tableName * @param df */def insertToCkWithStatement(tableName...sql字符串创建方法：将数据从clickhouse中删除在ClickHouseJDBCDemo单例对象中调用删除数据实现方法：创建方法：生成删除表数据的sql字符串/** * 生成删除表数据的sql字符串
、删除、新增数据这里我们计划将b表与a表匹配id，如果b表中tp字段是"delete"那么a表中对应的id数据删除，如果b表中tp字段是"update"，那么a表中对应的id数据其他字段进行更新，如果a...表与b表id匹配不上，那么将b表中的数据插入到a表中，具体操作如下：//将表b 中与表a中相同id的数据更新到表a,表a中没有表b中有的id对应数据写入增加到表aspark.sql( """ |...动态分区覆盖：动态覆盖会全量将原有数据覆盖，并将新插入的数据根据Iceberg表分区规则自动分区，类似Hive中的动态分区。...：3.4、静态分区方式，将iceberg表test3的数据覆盖到Iceberg表test1中这里可以将test1表删除，然后重新创建，加载数据，也可以直接读取test3中的数据静态分区方式更新到test1..._val df: DataFrame = spark.read.json(nameJsonList.toDS)//创建普通表df_tbl1,并将数据写入到Iceberg表，其中DF中的列就是Iceberg
2．配置数据序列化 Spark默认序列化方式为Java的ObjectOutputStream序列化一个对象，速度较慢，序列化产生的结果有时也比较大。...但HDFS上我们通过hive的接口创建的为列式存储的parquet格式表结构，列式存储表结构只是将涉及到的字段加载到内存中，从而降低了IO，至此将代码中所有的sql拼接统一改为了条件字段。...图5-12 SQL解析过程图 3.修改表数据类型 后台通过spark-shell执行编写好的scala代码的jar包，由于现有版本的spark的parquet存储格式无法更好的支持decimal数据类型...，只能生成json格式的标签宽表。...至此，将从数据仓库中挖掘出的数据源表中的浮点型数据类型统一改为double数据类型，最终生成的parquet格式的宽表在hdfs上节省的空间为json格式的3倍，前台对标签宽表的关联查询也提高了4倍。
写 HBase 写HBase会根据Dataframe的schema写入对应数据类型的数据到Hbase，先上使用示例： import spark.implicits._ import org.apache.hack.spark...临时表的哪个字段作为hbase的rowkey，默认第一个字段 bulkload.enable：是否启动bulkload，默认不启动，当要插入的hbase表只有一列rowkey时，必需启动 hbase.table.name...和hbase表的schema映射关系指定不是必须的，默认会生成rowkey和content两个字段，content是由所有字段组成的json字符串，可通过field.type.fieldname对单个字段设置数据类型...故我们可自定义schema映射来获取数据： hbase.zookeeper.quorum：zookeeper地址 spark.table.schema：Spark临时表对应的schema eg: "ID...:age" hbase.table.name：Hbase表名 spark.rowkey.view.name：rowkey对应的dataframe创建的tempview名（设置了该值后，只获取rowkey
执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如SparkContext，SQLContext，HiveContext...这是可以在Spark应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在Spark执行程序中与Kudu Java客户端进行交互。...KuduContext提供执行DDL操作所需的方法，与本机Kudu RDD的接口，对数据执行更新/插入/删除，将数据类型从Kudu转换为Spark等。...创建表后，通过将浏览器指向http//master主机名:8051/tables 来查看Kudu主UI可以找到创建的表，通过单击表ID，能够看到表模式和分区信息。...点击Table id 可以观察到表的schema等信息：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
