建议参考SparkSQL官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一、前述 1、SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL ...
首先我们要创建SparkSession val spark SparkSession.builder .appName test .master local .getOrCreate import spark.implicits. 将RDD转化成为DataFrame并支持SQL操作 然后我们通过SparkSession来创建DataFrame .使用toDF函数创建DataFrame 通过导入 i ...
2018-05-15 12:54 0 1699 推荐指数:
建议参考SparkSQL官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 一、前述 1、SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL ...
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 1、读取json格式的文件创建DataFrame注意:(1)json ...
一、前述 1、SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够 ...
Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考,Scala提供的DataFrame API。 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现 ...
如题所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快? 按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD。 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识 ...
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SparkSession sca ...
一.异常情况及解决方案 在使用Spark SQL的dataframe数据写入到相应的MySQL表中时,报错,错误信息如下: 代码的基本形式为: df.write.jdbc(url, result_table, prop) 根据图片中的报错,搜索资料,得知是由于Spark ...
pyspark创建RDD的方式主要有两种,一种是通过spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile读取生成RDD数据;另一种是通过spark.sparkContext.parallelize创建RDD数据。 1. 首先导入库和进行环境配置 ...