基于spark1.3.1的spark-sql实战-02

Hive Tables

将HIVE_HOME/conf/hive-site.xml 文件copy到SPARK_HOME/conf/下

When not configured by the hive-site.xml, the context automatically creates metastore_db and warehouse in
the current directory.

// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH ‘examples/src/main/resources/kv1.txt‘ INTO TABLE src")

// Queries are expressed in HiveQL
sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)

JDBC To Other Databases

加载mysql数据库:test,表:t_user_new返回DataFrame

查询数据:

Performance Tuning

spark 程序操作JDBC:

未完待续~~~

时间: 2024-08-29 16:28:39

基于spark1.3.1的spark-sql实战-02的相关文章

Spark1.0新特性-->Spark SQL

Spark1.0出来了,变化还是挺大的,文档比以前齐全了,RDD支持的操作比以前多了一些,Spark on yarn功能我居然跑通了.但是最最重要的就是多了一个Spark SQL的功能,它能对RDD进行Sql操作,目前它只是一个alpha版本,喜欢尝鲜的同志们进来看看吧,下面是它的官网的翻译. Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scaca中的关系型查询表达式.它的核心组件是一个新增的RDD类型SchemaRDD,它把行对象用一个Schema来描述行里面的所有列的数

Spark入门实战系列--6.SparkSQL(上)--SparkSQL简介

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的

Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage 之 cache table

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

第九篇:Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构 或 者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

基于Storm构建实时热力分布项目实战

详情请交流  QQ  709639943 01.基于Storm构建实时热力分布项目实战 02.以慕课网日志分析为例 进入大数据 Spark SQL 的世界 03.Spring Cloud微服务实战视频课程 04.漫谈spring cloud 与 spring boot 基础架构 05.Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战 06.Java深入微服务原理改造房产销售平台 07.快速上手Linux 玩转典型应用 08.漫谈spring cloud分布式服务架构 09.Java Spring Se

Spark SQL数据源

SparkSQL数据源:从各种数据源创建DataFrame 因为 spark sql,dataframe,datasets 都是共用 spark sql 这个库的,三者共享同样的代码优化,生成以及执行流程,所以 sql,dataframe,datasets 的入口都是 sqlContext. 可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多: SparkSQL数据源:RDD val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

Spark视频第5期:Spark SQL架构和案例深入实战

Spark SQL架构和案例深入实战 视频地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=977951266414309 王家林老师(邮箱:[email protected] QQ: 1740415547) Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰富的源码.实务和性能优化经验.彻底研究了Spark从

spark视频-Spark SQL架构和案例深入实战

Spark亚太研究院决胜大数据时代公益大讲坛第五期:Spark SQL架构和案例深入实战,视频地址:http://pan.baidu.com/share/link?shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=977951266414309 王家林老师(邮箱:[email protected] QQ: 1740415547) Spark亚太研究院院长和首席专家,中国目前唯一的移动互联网和云计算大数据集大成者. 在Spark.Hadoop.Android等方面有丰

基于SPARK SQL 读写ORACLE 的简单案例分析常见问题

该文章出自上海harli,偷偷地把女神的东西拿出来,希望女神不要介意. 一.概述 本文主要内容包含Spark SQL读写Oracle表数据的简单案例,并针对案例中比较常见的几个问题给出解决方法. 最后从常见的java.lang.ClassNotFoundException(无法找到驱动类)的异常问题出发,分析相关的几种解决方法,以及各个解决方法之间的异同点. 二.案例中比较常见问题及其解决方法 2.1 启动 首先查看Spark 官网给出的SparkSQL的编程指南部分(http://spark.

Spark SQL数据加载和保存实战

一:前置知识详解: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作, Load:可以创建DataFrame, Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRD