Apache Spark SQL的简介

　　Spark SQL提供在大数据上的SQL查询功能，类似于Shark在整个生态系统的角色，它们可以统称为SQL on Spark。 之前，Shark的查询编译和优化器依赖于Hive，使得Shark不得不维护一套Hive分支，而Spark SQL使用Catalyst做查询解析和优化器，并在底层使用Spark作为执行引擎实现SQL的Operator。 用户可以在Spark上直接书写SQL，相当于为Spark扩充了一套SQL算子，这无疑更加丰富了Spark的算子和功能，同时Spark SQL不断兼容不同的持久化存储（如HDFS、 Hive等），为其发展奠定广阔的空间。

时间： 2024-11-08 23:20:17

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3 分钟的高速体验 Apache Spark SQL

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是一个非常好的问题.只要.无论答案是什么.我们都值花一点时间找出 Spark SQL 这个 Spark 里面的家庭成员. 原本Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的样例有个通病:不提供完整代码)已经写得算比較清楚,但假设用户全然把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的样例还有另外一个通病:不提供test data.

3 分钟快速体验 Apache Spark SQL

"War of the Hadoop SQL engines. And the winner is -?" 这是个很好的问题.不过,无论答案如何,我们都值得花一点时间了解一下 Spark SQL 这个 Spark 家族里面的成员. 本来Apache Spark SQL 官网上的代码片断(Spark官网上的例子有个通病:不提供完整代码)已经写得算比较清楚,但如果用户完全把它的代码拷贝下来,可能会碰到编译不通过的问题.另外,Spark官网上的例子还有另外一个通病:不提供test data.

spark关于join后有重复列的问题（org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference '*' is ambiguous）

问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题.在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题! 假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 实例 1.创建两个df演示实例 val df = sc.parallelize(Array( ("yuwen", "zhangsan&quo

Apache Spark Shark的简介

Shark是构建在Spark和Hive基础之上的数据仓库. 目前,Shark已经完成学术使命,终止开发,但其架构和原理仍具有借鉴意义. 它提供了能够查询Hive中所存储数据的一套SQL接口,兼容现有的Hive QL语法. 这样,熟悉Hive QL或者SQL的用户可以基于Shark进行快速的Ad-Hoc. Reporting等类型的SQL查询. Shark底层复用Hive的解析器. 优化器以及元数据存储和序列化接口. Shark会将Hive QL编译转化为一组Spark任务,进行分布式运算.

spark python java.lang.IllegalStateException: Did not find registered driver with class org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverWrapper

最近在学习spark分布式计算框架,其中遇到这样的问题 提交的命令是 bin/spark-submit  --jars lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar --master spark://Wechat-6:7077 examples/hsbhadoop/demo.py 出错的语句是 df.write.jdbc(MYSQL_CONNECTION_URL, 'Date_statistic', mode='append') 分析原因是在数据写入mysql的

关于在使用sparksql写程序是报错以及解决方案：org.apache.spark.sql.AnalysisException: Duplicate column(s): "name" found, cannot save to file.

说明: spark --version : 2.2.0 我有两个json文件,分别是emp和dept: emp内容如下: {"name": "zhangsan", "age": 26, "depId": 1, "gender": "male", "salary": 20000} {"name": "lisi", "ag

Apache Spark MLlib的简介

MLlib 是构建在 Spark 上的分布式机器学习库,充分利用了 Spark 的内存计算和适合迭代型计算的优势,将性能大幅度提升.同时由于 Spark 算子丰富的表现力, 让大规模机器学习的算法开发不再复杂. MLlib 是 一 些 常 用 的 机 器 学 习 算 法 和 库 在Spark 平台上的实现.MLlib 是 AMPLab 的在研机器学习项目 MLBase 的底层组件. MLBase 是一个机器学习平台,详细见 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5726

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

Apache Spark源码走读之11 -- sql的解析与执行

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 在即将发布的spark 1.0中有一个新增的功能,即对sql的支持,也就是说可以用sql来对数据进行查询,这对于DBA来说无疑是一大福音,因为以前的知识继续生效,而无须去学什么scala或其它script. 一般来说任意一个sql子系统都需要有parser,optimizer,execution三大功能模块,在spark中这些又都是如何实现的呢,这些实现又有哪些亮点和问题?带着这些疑问,本文准备做一些比较深入的分析. SQL模块分析有几大难点,分别为