一、Spark SQL简介 （一）从Shark说起 Hive是一个基于Hadoop 的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库SQL的查询语言HiveQL，用户可以通过HiveQL语句快速实现简单的...Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源...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：...三、DataFrame的创建 从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载...SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。
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
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。...也就是说和spark不同， flink 的SQL Parsing, Analysing, Optimizing都是托管给calcite(flink会加入一些optimze rules)....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...，还是不太喜欢直接使用POJO，使用了元组，但是这样其实不是个好习惯，无形中增加了编程的复杂度。
15、 Spark SQL的SQL 15.1 Spark SQL所支持的SQL语法 select [distinct] [column names]|[wildcard] from tableName...SQL的SQL的框架 ?...复制到Spark安装目录下的conf目录中。...该方法存在一个缺陷，如果HDFS或Hive的配置修改了，则需要手动修改Spark对应的配置文件。...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
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...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...., 所以 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！...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1....样例类被用来在DataSet中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。...由于企业正在寻找能在企业环境中给予他们优势的方法，正在采用超越SQL提供的简单的汇总和向下钻取功能的技术。...对于SQL用户，Spark SQL提供了最先进的SQL性能并保持与Shark / Hive的兼容性。...有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。...我们会努力工作，将在接下来的几个版本中为您带来更多体验。对于具有传统Hive部署的组织，Hive on Spark将为他们提供一条清晰的Spark路径。
为了实现与Hive兼容，Shark在HiveQL方面重用了Hive中HiveQL的解析、逻辑执行计划、执行计划优化等逻辑；可以近似认为仅将物理执行计划从MapReduce作业替换成了Spark作业，通过...Spark SQL作为Spark生态的一员诞生，不再受限于Hive，只是兼容Hive。...可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。...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。
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...def main(args: Array[String]): Unit = { // val sqlQuery = Source.fromFile("path/to/data.sql
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。...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...("SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.8 NATURAL JOIN 自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...： spark.sql("SELECT * FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 由于自然连接常常会产生不可预期的结果，所以并不推荐使用
需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。...若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。...需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse ? 然而在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive 二....3.2 从hive中写数据 3.2.1 使用hive的insert语句去写 3.2.1.1 写入数据(默认保存到本地) 1.源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02
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..._,像我们这样做SparkContext，获取访问implicits.这些implicits用来转换rdds,带着需要的type信息到spark sql的序列化rdds为查询。...相反，一旦我们有了结构化HiveContext实例化，我们可以导入 implicits 在例子2中。导入Java和Python在例子3和4中。...基本查询例子 为了对一个表查询，我们调用HiveContext或则SQLContext的sql()函数.第一个事情，我们需要告诉spark sql关于一些数据的查询。
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...JSON数据集 为了能够在Spark SQL中查询到JSON数据集，唯一需要注意的地方就是指定这些JSON数据存储的位置。
tree，在解析的过程中还会检查我们的sql语法是否有错误，比如缺少指标字段、数据库中不包含这张数据表等。...Spark SQL核心—Catalyst查询编译器 Spark SQL的核心是一个叫做Catalyst的查询编译器，它将用户程序中的SQL/Dataset/DataFrame经过一系列操作，最终转化为Spark...将SQL/Dataset/DataFrame转化成一棵未经解析（Unresolved）的树，在Spark中称为逻辑计划（Logical Plan），它是用户程序的一种抽象。...此外，Spark SQL中还有一个基于成本的优化器（Cost-based Optmizer），是由DLI内部开发并贡献给开源社区的重要组件。该优化器可以基于数据分布情况，自动生成最优的计划。...Spark SQL运行架构 sparksql 整体模块.png TreeNode 逻辑计划、表达式等都可以用tree来表示，它只是在内存中维护，并不会进行磁盘的持久化，分析器和优化器对树的修改只是替换已有节点
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...这是最重要的一个点，组装 json，得保留原字段的数据类型 {"bis_type":"xxx","year":2022,"douban_rating":8.3}
随着Spark SQL的正式发布，以及它对DataFrame的支持，它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。...随着Spark SQL的正式发布，以及它对DataFrame的支持，它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。...在博客文章What’s new for Spark SQL in Spark 1.3中，Databricks的工程师Michael Armbrust着重介绍了改进了的Data Source API。...我们可以通过Spark SQL提供的JDBC来访问，前提是需要PostgreSQL的driver。方法是在build.sbt中添加对应版本的driver依赖。...Frame或Spark SQL临时表。
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....在应用使用Spark 5.1 初始化Spark //Sacla中SQL的import的声明 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
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。...DataFrame DataSet包含了DataFrame的功能，Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集。 3....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。...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
需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...在https://community.cloud.databricks.com/ 上创建表的方法，可以参考文档，https://docs.databricks.com/sql/language-manual...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list
本文基于 Spark 2.1，其他版本实现可能会有所不同 之前写过不少 Spark Core、Spark Streaming 相关的文章，但使用更广泛的 Spark Sql 倒是极少，恰好最近工作中使用到了...，便开始研读相关的源码以及写相应的文章，这篇便作为 Spark Sql 系列文章的第一篇。...既然是第一篇，那么就来说说在 Spark Sql 中一条 sql 语句的主要执行流程，来看看下面这个简单的例子： val spark = SparkSession .builder() .appName...这个过程最重要的产物 unresolved logical plan 被存放在 sqlDataFrame.queryExecution 中，即 sqlDataFrame.queryExecution.logical...这篇文章是一片相对宏观的整体流程的分析，目的有二： 一是说清楚 Spark Sql 中一条 sql 语句的执行会经过哪几个核心的流程，各个核心流程大概做了什么 二是这里指出的各个核心流程也是接下来进一步进行分析学习的方向
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。...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 ?...visitJackyExpression(namedExpressionSeq().jackyExpression().get(0)) } 好了，到这里从逻辑计划处理就完成了，有了逻辑计划，就可以在后续物理计划中添加相应的处理逻辑就可以了
云服务器
ICP备案
即时通信 IM
云直播
对象存储
