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Spark期末复习--SparkSQL
Spark SQL是由DataFrame派生出来的，通过三步创建使用 创建DataFrame将DataFrame注册成临时表使用临时表进行查询统计 使用RDD创建DataFrame from pyspark.sql import SparkSession sqlContext = SparkSession.builder.getOrCreate() 定义DataFrame的每一个字段名和数据类型 fmeituan交互式系统浅析（3） sparkSQL数据倾斜解决
对于在开发过程中可能出现的数据倾斜问题，可提供一种利用双重group by的方法来解决。 分析： 可以使用类似于SparkCore中解决数据倾斜，提高的两阶段聚合（局部+全局） 局部——随机打散+前缀，通过groupBy完成局部统计 全局——去掉前缀，通过groupBy完成全局统计 object _05SparkSQSparkSQL的UDF函数和UDAF函数
文章目录UDF函数:用户自定义函数UDAF函数: 用户自定义聚合函数UDF函数:用户自定义函数 SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = newSparkSQL的创建方式
文章目录hive和sparksqlDataFrame基本环境构建读取json格式使用原生的API注册临时表直接写sql非 json 格式的 RDD 创建 DataFrame读取 parquet 文件创建 DataFrame读取 JDBC 中的数据创建 DataFrame(MySql 为例)scala版本scala版本通过反射的方式将非 json 格式的 RDD 转换成 DataFSpringBoot+SparkSQL操作JSON字符串
在SpringBoot中通过maven来做包管理构建，有几个地方需要注意一下的，需要解决包之间的冲突，否则运行时会报错： （1）sparkSQL中需要先排除两个包： 1 <dependency> 2 <groupId>org.apache.spark</groupId> 3 <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> 4Spark学习之路 （十八）SparkSQL简单使用
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 欢迎关注github《大数据成神之路》 目录 一、SparkSQL的进化之路 二、认识SparkSQL 2.1 什么是SparkSQL? 2.2 SparkSQL的作用 2.3 运行原理 2.4 特点 2.5 SparkSession 2.7 DataFrames 三、RDD转换成为DataFrame 3.1 方spark笔记之编写Spark SQL程序操作HiveContext
HiveContext是对应spark-hive这个项目,与hive有部分耦合, 支持hql,是SqlContext的子类，在Spark2.0之后，HiveContext和SqlContext在SparkSession进行了统一，可以通过操作SparkSession来操作HiveContext和SqlContext。 1.1． 添加pom依赖[mw_shl_code=applescript,true]1.2． 代码实现Spark学习之路 （十八）SparkSQL简单使用
讨论QQ：1586558083 目录 一、SparkSQL的进化之路 二、认识SparkSQL 2.1 什么是SparkSQL? 2.2 SparkSQL的作用 2.3 运行原理 2.4 特点 2.5 SparkSession 2.7 DataFrames 三、RDD转换成为DataFrame 3.1 方式一：通过 case class 创建 DataFrames（反射） 3.2 方式二spark保存数据到hdfsJ及hive
package spark88 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext, SaveMode}import org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** *SparkSQL——SQLContext的使用
SQLContext的使用 SQLContext在Spark1.6中使用，在spark2.x中已经标记为过时，不推荐使用。 示例代码 package com.spark import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext /* SQLContext的使用 */ object SQLContextAPP { def mai