当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。... spark-core_2.12 3.0.0...>spark-sql_2.12 3.0.0 创建SparkSession导包import org.apache.spark.sql.SparkSessionSparkSession 构造器@Stableclass SparkSession private...在SparkSession伴生对象中，有个Builder类及builder方法第一种方式： 创建Builder 对象获取SparkSession 实例// 创建Builder实例val builder
本文以统计日志中的累积用户和月活用户为例，进行说明： 工程代码 问题与解决 工程实现 开发环境 spark 3.0.0 (生产环境 2.3.1) hadoop 3.2 (生产环境 2.6) IntelliJ...设置master为local模式，但是在打成jar时，需要将其注解 SparkSession spark = SparkSession.builder() //.master("local...但是在打包时一直出现上述报错信息，文章2说是SparkSession在driver的main函数外初始化导致代码无法分发。...经尝试调试SparkSession代码也没能解决这个问题。后来从打包的日志中，发现运行了spark代码。经排查发现是执行springbootTest时因未master而报错。...文章5指出由于springboot自动加载配置导致加载spark的gson出错，可以通过exclude加载解决。问题终于得以解决。
三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action行动算子如foreach时，三者才会开始遍历运算。 三者有许多共同的函数，如filter，排序等。...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式： 通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQLTest") // 2 创建SparkSession对象 val spark: SparkSession...().setAppName("SparkSql").setMaster("local[*]") // 创建SparkSession对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder
大家可以修改文档，或者创建新的文档。...> 对应的Spark版本可支持2.3.2/2.4.3/3.0.0-preview2 也就是日期，同时也可以加上自己的名字，比如： 【文档更新日志：2020-04-07】 【威廉，Respect】 >...> 对应的Spark版本可支持2.3.2/2.4.3/3.0.0-preview2 贡献算法模块内置Help (任务难度：低) MLSQL的高阶API 提出了 Train/Register/Predict...{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction import org.apache.spark.sql.types...{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction import org.apache.spark.sql.types
{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction import org.apache.spark.sql.types...大家可以修改文档，或者创建新的文档。...> 对应的Spark版本可支持2.3.2/2.4.3/3.0.0-preview2 也就是日期，同时也可以加上自己的名字，比如： 【文档更新日志：2020-04-07】 【威廉，Respect】 >...> 对应的Spark版本可支持2.3.2/2.4.3/3.0.0-preview2 0x04 贡献算法模块 (任务难度：中) MLSQL的高阶API 提出了 Train/Register/Predict...{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction import org.apache.spark.sql.types
，例如创建表名为SYSTEM:SYSTEM_LOG时出现以下异常—— Caused by: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RemoteWithExtrasException(org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException...三、在spark的bin目录里，运行spark-shell出现异常Failed to initialize Spark session.java.io.FileNotFoundException: File...does not exist: hdfs://hadoop1:9000/spark-logs在Spark的bin目录里，运行其自带的脚本spark-shell时，突然出现的错误，异常信息如下： [main...—— 四、本地scala远程spark查询hive库只显示defalt库的问题最开始，我的代码本地Scala远程连接Spark查询hive库的代码是这样写的： val spark = SparkSession...五、HBase表映射到Hive表当作外部表，显示整数列为NULL将HBase的表结构映射到Hive创建一个Hive外部表时，创建的语句刚开始是这样的——CREATE EXTERNAL TABLE test
Nebula Spark Connector 3.0.0 Hadoop 2.7.2U17-10 Spark 2.4.5U5 数据量级 名称 值 数据量 200 G...创建 Tag，等价于实体 Vertex： CREATE TAG entity (name string NULL, version string NULL); 创建 Edge，等价于关系 Edge：...import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.slf4j.LoggerFactory object NebulaSparkWriter {...])) val spark = SparkSession .builder() .master("local") .config(sparkConf)...: SparkSession): Unit = { LOG.info("start to write nebula vertices: 1 entity") val df = spark.read.option
Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。...，方式如下： // 第一种方式应用的比较多 1. sparkSession.catalog.refreshTable(s"${dbName.tableName}") 2. sparkSession.catalog.refreshByPath...在说问题之前首先了解一个参数spark.sql.parquet.writeLegacyFormat（默认false）的作用： 设置为true时，数据会以Spark1.4和更早的版本的格式写入。...比如，对于decimal数据类型的兼容处理，不设置true时，经常会报类似如下的错误： Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed...此时我们需要将spark.sql.parquet.writeLegacyFormat设置为true来解决上述的异常问题。
动态合并 shuffle 的分区 在我们处理的数据量级非常大时，shuffle通常来说是最影响性能的。因为shuffle是一个非常耗时的算子，它需要通过网络移动数据，分发给下游算子。...由于这个原因，当 Spark 估计参加 join 的表数据量小于广播大小的阈值时，其会将 Join 策略调整为 broadcast hash join。...但是，很多情况都可能导致这种大小估计出错——例如存在一个非常有选择性的过滤器。 由于AQE拥有精确的上游统计数据，因此可以解决该问题。...result.newStages.map(_.plan))) // Start materialization of all new stages and fail fast if any stages failed...StageSuccess(stage, res.get)) } else { events.offer(StageFailure(stage, res.failed.get
groupId> maven-assembly-plugin 3.0.0... 字符串 * @return 是否为空 */ def isEmpty(str: String): Boolean = { str == null || "".equals(str...str: String): Boolean = { str !...(str: String): String = { var result = "" if (str.startsWith(",")) { result = str.substring...(1) } if (str.endsWith(",")) { result = str.substring(0, str.length() - 1) } result
.*; import org.apache.spark.sql.types.DataType; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; // 初始化SparkSession...SparkSession spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate(); // 注册临时UDF spark.udf(...UDF1 返回基础数结构时，直接使用DataTypes中已定义的；返回Map、Array结构时，先使用createArrayType、createMapType创建对应的json string，再使用...DataType.fromJson(...)创建DataType；返回struct或者struct的嵌套结构时，需要将RowFactory.create(...)将struct转换成Row。...p=3674 3 Failed to execute user defined function in Apache Spark using Scala https://stackoverflow.com
在执行命令spark-shell --master yarn-client时可能报错，异常信息如下。...) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:909) at org.apache.spark.sql.SparkSession...) at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$6.apply(SparkSession.scala:909) at org.apache.spark.sql.SparkSession...org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:901) at org.apache.spark.repl.Main...再执行spark-shell --master yarn-client命令时，就不会报上面异常了。
启动各个框架服务命令如下，开发程序代码时为本地模式LocalMode运行，测试生产部署为 YARN集群模式运行，集成Hive用于进行表的元数据管理，使用Oozie和Hue调度执行程序： # Start...将广告数据ETL后保存到Hive 分区表中，启动Hive交互式命令行【$HIVE_HOME/bin/hive】 （必须在Hive中创建，否则有问题），创建数据库【itcast_ads】和表【pmt_ads_info...创建SparkSession实例对象 // 2. 从Hive表中加载广告ETL数据，日期过滤 // 3. 依据不同业务需求开发报表 // 4....{DataFrame, SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * @author ChinaManor...4.1.2集群模式提交 当本地模式LocalMode应用提交运行没有问题时，启动YARN集群，使用spark-submit提交 【ETL应用】和【Report应用】，以YARN Client和Cluaster
SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的...您可以使用 sparkR.session 来创建 SparkSession, 并传递诸如应用程序名称, 依赖的任何 spark 软件包等选项, 等等..... sparkR.session(sparkPackages = "com.databricks:spark-avro_2.11:3.0.0") We can see how to use data...数据分割时, 分区位置计算已经与scala计算相一致. 方法 createExternalTable 已经过期并且替换为createTable. 可以调用这两种方法来创建外部或托管表....当实例化SparkSession且选项enableHiveSupport 为TRUE,会创建derby.log . 更正spark.lda 错误设置优化器的bug.
当通过 spark-submit 提交一个 PySpark 的 Python 脚本时，Driver 端会直接运行这个 Python 脚本，并从 Python 中启动 JVM；而在 Python 中调用的...当创建 Python 端的 SparkContext 对象时，实际会启动 JVM，并创建一个 Scala 端的 SparkContext 对象。..._active_spark_context = instance 在 launch_gateway (python/pyspark/java_gateway.py)中，首先启动JVM 进程，然后创建 JavaGateway...aspx) def killChild(): Popen(["cmd", "/c", "taskkill", "/f", "/t", "/pid", str...如果不存在有效的全局默认SparkSession，则创建新的SparkSession并将新创建的SparkSession指定为全局默认的SparkSession。 注意到，self.
()创建表,并且数据表表头 val df= spark.createDataFrame(rowRDD, dt) 可左右滑动查看代码 读取规则数据文件作为DataFrame SparkSession.Builder...读取 Hive 表作为 DataFrame Spark2 API 推荐通过 SparkSession.Builder 的 Builder 模式创建 SparkContext。...Builder.getOrCreate() 用于创建 SparkSession，SparkSession 是 SparkContext 的封装。...SQLContext.sql 即可执行 Hive 中的表，也可执行内部注册的表； 在需要执行 Hive 表时，只需要在 SparkSession.Builder 中开启 Hive 支持即可（enableHiveSupport...对于 SparkSQL ThriftServer 服务，每个登陆的用户都有创建的 SparkSession，并且执行的对个 SQL 会通过时间顺序列表展示。
/1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL...main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder...(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder...//1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL...SparkSQL整合Hive MetaStore Spark 有一个内置的 MateStore，使用 Derby 嵌入式数据库保存数据，但是这种方式不适合生产环境，因为这种模式同一时间只能有一个 SparkSession
DataSet创建 DataSet通常通过加载外部数据或通过RDD转化创建。...而此时使用hive元数据获取SparkSession的方式为： val spark = SparkSession.builder() .config(sparkConf).enableHiveSupport...SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db/test_partition...2.容易导致task数过多，如果超过参数spark.driver.maxResultSize的配置（默认1g），会抛出类似如下的异常，影响任务的处理 Caused by: org.apache.spark.SparkException...-- return the concatenation of str1、str2、..., strN -- SparkSQL select concat('Spark', 'SQL'); 2. concat_ws
下图就是一个将SortMergeJoin转化为BroadCastJoin优化作用场景，经过一轮sortMergejoin之后，再进行join时，一侧的数据只有46.9KB，所以这种场景下使用自适应查询计划比较划算...当遇到exchange节点 同时如果该exchange节点的所有子查询stage都已经物化，spark会为该exchange节点创建一个新的query stage。...也即是会重新遍历query语法树，在可能的情况下创建新的stage。...3.Spark 3.1 自适应引擎的配置 Spark 目前的master分支关于自适应执行计划的参数是最全的，3.0.0的预发布版本都不全。...问题一： 浪尖在创建SparkSession的时候特意指定了Spark SQL的shuffle分区为4。
: SparkSession, path: String, params: Map[String, String]): Any def predict(sparkSession: SparkSession...在 MLSQL 中有非常完善的权限体系，我们可以轻松控制任何数据源到列级别的访问权限，而且创新性的提出了编译时权限，也就是通过静态分析 MLSQL 脚本从而完成表级别权限的校验（列级别依然需要运行时完成...OperateType.SELECT, Option("select"), TableType.SYSTEM) case _ => throw new NoSuchElementException("Failed..." 在MLSQL中也支持列级别的控制，如果需要了解更多MLSQL权限相关的内容，参考：MLSQL 编译时权限控制[4] 注册到MLSQL引擎 到目前为止，我们就实现了一个抽取表名称的 ET 插件了。...通常添加在profile/streamingpro-spark-2.4.0-adaptor 和 profile/streamingpro-spark-3.0.0-adaptor 中都要添加。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
