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 f
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 _05SparkSQ
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 = new
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 DataF
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> 4
《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
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
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
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} /** *
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
