3、SparkSQL特点 易整合 使用相同的方式连接不同的数据源。 统一的数据访问方式。 使用相同的方式连接不同的数据源。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点： 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的.../ RDD => DS rdd.toDS() // DS => RDD ds.rdd RDD转换为DataSet RDD.map { x => User(x._1, x._2) }.toDS() SparkSQL...-+ |myavgudaf(age)| +--------------+ | 19.0| +--------------+ 5.3 UDTF（没有） 输入一行，返回多行（Hive） SparkSQL...三、SparkSQL数据加载和保存 1、加载数据 spark.read.load是加载数据的通用方法。
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。
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hive.jdbc.Utils). ...
192.168.92.112): java.io.IOException: Could not read footer: java.lang.RuntimeException: hdfs://hdp-sk-01:9000/sparksql
5、测试dataframe的read和save方法（注意load方法默认是加载parquet文件）
面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset ? SparkSQL中常见面试题：如何理解Spark中三种数据结构RDD、DataFrame和Dataset关系？...SparkSQL底层如何执行 RDD 的运行流程 ?...也就是说, 在 SparkSQL 中, 开发者的代码即使不够优化, 也会被优化为相对较好的形式去执行。 为什么 SparkSQL 提供了这种能力?...首先, SparkSQL 大部分情况用于处理结构化数据和半结构化数据, 所以 SparkSQL 可以获知数据的 Schema, 从而根据其 Schema 来进行优化。...Catalyst 为了解决过多依赖 Hive 的问题, SparkSQL 使用了一个新的 SQL 优化器替代 Hive 中的优化器, 这个优化器就是 Catalyst, 整个 SparkSQL 的架构大致如下
getTimestmap(1),recode(0).getTimestamp(2),recode(0)..getTimestamp(3)) 3、注册UDF，由于原来是用oracle的语法，现如今转为sparksql
sparksql类似于hive，但它基于内存，而hive基于mapreduce，而mapreduce又基于磁盘，所以spark处理数据快得多。...sparksql不止有sql语句，现在他还有Dataframe的API，Dataframe比写RDD要快。dataframe将非结构化数据schema化。...sparksql类比于hive可以发现，hive在mapreduce上做了一个框架，而sparksql是在spark core里的rdd里面多出来的一个框架，并且还多了dataframe这样的简便框架，
所以就用到了sparksql。...sparksql的配置有点麻烦，需要将spark的源码编译获取assembly包，另外还需要mysql-connector的驱动包，另外再将hive-site.xml放到conf文件夹中就可以了。...目前存在的问题是sparksql创建表权限报错，解决的方法是用hive先创建了。 sparksql整体的逻辑是dataframe，df可以从Row形式的RDD转换。
所以说SparkSQL就是修改了Hive的底层调用逻辑，把原来的MapReduce引擎修改为RDD引擎，完全兼容HiveSQl语法。 SparkSql 优势 1....SparkSQL版本：目前SparkSQL版本有1.x 和 2.x , 2.x版本开发中对 数据操作与1.x 有差别，不过2.x 对 1.x 是兼容的。 5....SparkSql 代码编写 基于1.x 的SparkSQL 创建执行 1. 创建SparkConf及SparkContext 2....执行SparkSQL语句 7....执行SparkSQL语法 7. 提交会话，查看结构 以上是对SparkSQL的一个整体介绍，后面会对SparkSQL进行详细的介绍和简单案例分析。
为了方便测试，单独把sparkSession 提出去，使用它 Junit的方式进行测试运行。
文章目录 需求说明 代码分析 调优 总结 记一次SparkSql ETL 过程 需求说明 1）input：json日志 2）ETL：根据IP解析出 省份，城市 3）stat: 地区分布指标计算，...db.default.password") spark.sql(areaSQL02) .write.format("jdbc") .option("url", url) .option("dbtable", "sparksql_test...mode(SaveMode.Overwrite).save("outparquet") ② spark.conf.set(“spark.sql.shuffle.partitions”,“400”) 修改SparkSql...shuffle task数量，默认是200 总结 ETL过程： input:json 清洗 ==> ODS 大宽表 HDFS/Hive/SparkSQL output: 列式存储 ORC/
什么是SparkSql?...SparkSql作用 主要用于用于处理结构化数据，底层就是将SQL语句转成RDD执行SparkSql的数据抽象 1.DataFrame 2.DataSetSparkSession在老的版本中，SparkSQL
在之前的博客SparkSQL系列中，已经大致为大家介绍了DataFrame,DataSet的概念以及它们之间与RDD之间的互转的操作描述。...本篇博客，为大家带来的是关于如何在IDEA上创建SparkSQL程序，并实现数据查询与(DataFrame,DataSet,RDD)互相转换的功能! ?...---- IDEA中创建SparkSQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和SparkCore类似。...{"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 数据查询 object SparkSQL01_Demo..._Demo") // 创建 SparkSQL的环境变量 // SparkConf() val spark = SparkSession .builder()
Spark 的一个组件，用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分...
不同于基本的Spark RDD API，SparkSQL提供的接口提供了更多的关于数据和计算执行的信息。在内部，SparkSQL使用这些额外信息完成额外的优化。...这里有几种方式可以和SparkSQL相互操作，包括SQL和Dataset API。计算结果的时候使用相同的执行
3.编写python SparkSQL程序 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Feb 22 15:07:44 2017 练习SparkSQL @author... people a,salary b where a.name=b.name and a.age 5000") teenagerNamesDF.show() 4.运行SparkSQL
SparkSQL继承自Hive的接口，由于hive是基于MapReduce进行计算的，在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘，从而消耗了大量的I/O，降低了运行的效率，从而基于内存运算的SparkSQL...SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext。
1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...SparkSQL抛弃原有Shark的代码，汲取了Shark的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码。...2014年6月1日，Shark项目和SparkSQL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SparkSQL项目上，至此，Shark的发展画上了句话。...为什么sparkSQL的性能会得到怎么大的提升呢？...主要sparkSQL在下面几点做了优化： 1、内存列存储（In-Memory Columnar Storage） SparkSQL的表数据在内存中存储不是采用原生态的JVM对象存储方式，而是采用内存列存储
额，没忍住，想完全了解sparksql，毕竟一直在用嘛，想一次性搞清楚它，所以今天再多看点好了~ 曾几何时，有一个叫做shark的东西，它改了hive的源码。。。...SparkSQL有两个分支，sqlContext和hiveContext。
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