sparkSQL

Spark SQL

本文介绍Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口——SparkSQL。结构化数据是指任何有结构信息的数据。所谓结构信息，就是每条记录共用的已知的字段集合。
tracy_668·2020-08-05 22:35

spark DataFrame学习手册

sparkDataFrame学习手册本文spark为2.0.0编程语言为java概述SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块。
如果少年·2020-08-05 21:16

Spark SQL 中 dataFrame 学习总结

DataFrame提供了详细的结构信息，可以让sparkSQL清楚的知道数据集中包含哪些列，列的名称和类型各是什么?RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。
weixin_34377919·2020-08-05 20:18

spark自定义函数之——UDF使用详解及代码示例

前言本文介绍如何在SparkSql和DataFrame中使用UDF，如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列，并给出了旧版（Spark1.x）和新版（Spark2.x）完整的代码示例
weixin_30892889·2020-08-05 20:36

比较impala，SparkSql，Hive以及交互式查询,OLAP概念

SparkSQL：适用场景：从Hive数据仓库中抽
Share-Get·2020-08-05 20:14

Spark SQL与DataFrame详解以及使用

Spark一站式的解决方案使得大数据技术快速发展，其中，最核心的部分当然也包括SparkSQL，它简单，常用，高效。
不清不慎·2020-08-05 19:01

sparkSQL学习记录之二

在SPARKSQL中也可以运行SQL语句来生成DataFrame。
mask_deeply·2020-08-05 19:43

Spark学习总结——SparkSQL、DataFrame详解代码示例

Shark概念：Shark是基于Spark计算框架之上且兼容Hive语法的SQL执行引擎，由于底层的计算采用了Spark，性能比MapReduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部load在内存的话，将快10倍以上，因此Shark可以作为交互式查询应用服务来使用。除了基于Spark的特性外，Shark是完全兼容Hive的语法，表结构以及UDF函数等，已有的HiveSql可以直接进行迁移至Shar
System_FFF·2020-08-05 17:44

关于Spark SQL外部表在实战中遇到的问题

笔者之前写过一篇关于SparkSQL外部表的比较全面的学习实验博客，参https://blog.csdn.net/u011817217/article/details/92403843本篇旨在描述和总结在实际工作中使用
GulfMoon·2020-08-05 02:57

用Spark进行实时流计算

RDDs的DstreamAPI，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算ApacheSpark在2016年的时候启动了StructuredStreaming项目，一个基于SparkSQL
实时计算·2020-08-05 02:05

Spark从入门到精通27:Spark SQL：开窗函数实战

Spark1.4.x版本以后，为SparkSQL和DataFrame引入了开窗函数，比如最经典，最常用的，row_number()，可以让我们实现分组取topn的逻辑。
勇于自信·2020-08-05 00:55

day63-Spark SQL下Parquet内幕深度解密

ＤＴ大数据梦工厂联系方式：新浪微博：www.weibo.com/ilovepains/微信公众号：DT_Spark博客：http://.blog.sina.com.cn/ilovepains一：sparkSQL
黄色沙琪玛·2020-08-04 22:38

大数据课程30天掌握 spark内存计算（python ）-徐培成-专题视频课程

spark内存计算（python）—16625人已学习课程介绍本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，SparkonYarn,SparkStreaming流式计算原理与实践，SparkSQL
十八掌教育·2020-08-04 22:31

Hive高阶之Beeline与JDBC

之前的hive基础知识部分的笔记都是以hiveclient为基础的，如果想用其他的工具比如jdbc、sparksql来使用hive就需要启动HiveServer2,
xjjdlut·2020-08-04 22:44

spark sql——6. spark sql操作hbase

目标：在hbase建一张表，使用sparksql操作它参考：https://blog.csdn.net/eyeofeagle/article/details/84571756https://blog.csdn.net
ant_yi·2020-08-04 21:23

Hive beeline和Spark SQL兼容Hive – 配置

Hivebeeline和SparkSQL兼容Hive–配置备注:如果你是用hive的api去连,那么就需要打开Hivebeeline,如果是用sparkSQL就需要开启spark的ThriftServerHivebeeline
没有合适的昵称·2020-08-04 21:46

hive,shark,sparkSQL,hive on spark,impala,drill比较

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>HiveonMapreduceHive的原理大家可以参考这篇大数据时代的技术hive：hive介绍，实际的一些操作可以看这篇笔记：新手的Hive指南，至于还有兴趣看Hive优化方法可以看看我总结的这篇Hive性能优化上的一些总结HiveonMapreduce执行流程执行流程详细解析Step1：UI(userinterface)调用execute
weixin_34146805·2020-08-04 20:34

若泽大数据--玩转大数据之Spark入门到实战--专题视频课程

课程收益全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，SparkonYarn,SparkStreaming流式计算原理与实践，SparkSQL,Spark的多语言编程以及SparkR的原理和运行
ruozedata·2020-08-04 17:24

dataframe及sql

sparksql运行架构：SparkSQL语句的顺序为：1.对读入的SQL语句进行解析（Parse），分辨出SQL语句的关键词（如SELECT、FROM、WHERE并判断SQL语句的合法性；2.将SQL
忘了时间的朱·2020-08-04 17:23

26.大数据学习之旅——Spark调优&源码解读&SparkSQL入门

Spark调优—上篇更好的序列化实现Spark用到序列化的地方1）Shuffle时需要将对象写入到外部的临时文件。2）每个Partition中的数据要发送到worker上，spark先把RDD包装成task对象，将task通过网络发给worker。3）RDD如果支持内存+硬盘，只要往硬盘中写数据也会涉及序列化。默认使用的是java的序列化。但java的序列化有两个问题，一个是性能相对比较低，另外它
零零天·2020-08-04 17:20

Spark--SparkSql--spark.sql.warehouse.dir使用详解

文章目录使用场景详解当使用本地操纵调试hive代码的时候当在集群操纵hive代码的时候总结：使用场景适用于当使用sparksql操作hive数据库中的数据的时候，用该参数指定数据存放的位置详解使用hive
一只生活丰富的程序猿·2020-08-04 17:13

【Spark】Spark SQL原理、编译、配置及运行方式详述

1、SparkSQL的发展历史（1）在Hadoop中运行SQL的工具在Hadoop中运行SQL的工具有Hive、Impala、ApacheDrill、Presto、SparkSQL等。
魏晓蕾·2020-08-04 14:26

SQL数据分析概览——Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto+druid

本文涵盖了6个开源领导者：Hive、Impala、SparkSQL、Drill、HAWQ以及Presto，还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo和Trafodion。
djph26741·2020-08-04 14:32

Ambari Spark 集成 Hive 失败。spark sql创建的表hive看不到，hive创建的表 spark看不到

sparksql创建的表hive看不到，hive创建的表spark看不到解决：登录Ambari界面，到Spark组件修改配置。
rookie_bigdata·2020-08-04 12:33

spark sql 查询表时报错：。。。 not a file

现象：sparksql查询表时报错：。。。
rookie_bigdata·2020-08-04 12:33

启动spark服务，解决端口占用的踩坑过程及使用Phoenix操作hbase数据表

前言在尝试运行sparksql，发现spark服务没有启动，且发现其端口占用！问题处理过程在liunx系统中，搜索以下是否有spark服务？
阿啄debugIT·2020-08-04 10:04

使用Spark进行实时流计算的方法

RDDs的DstreamAPI，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算ApacheSpark在2016年的时候启动了StructuredStreaming项目，一个基于SparkSQL
·2020-08-04 09:43

用Spark进行实时流计算

RDDs的DstreamAPI，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算ApacheSpark在2016年的时候启动了StructuredStreaming项目，一个基于SparkSQL
品途旅游·2020-08-04 09:27

用Spark进行实时流计算

RDDs的DstreamAPI，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算ApacheSpark在2016年的时候启动了StructuredStreaming项目，一个基于SparkSQL
独孤风·2020-08-04 08:00

用Spark进行实时流计算

RDDs的DstreamAPI，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算ApacheSpark在2016年的时候启动了StructuredStreaming项目，一个基于SparkSQL
实时流式计算·2020-08-04 08:00

spark问题与排查

1、sparkthriftserver报以下错误，其他诸如hive/sparksql等方式均正常ERRORActorSystemImpl:Uncaughtfatalerrorfromthread[sparkDriverActorSystem-akka.actor.default-dispatcher
jimmyxyalj·2020-08-04 08:52

SparkSQL简介及使用

SparkSQL简介及使用1简介1.1什么是SparkSQLSparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL
Lan_xuaner·2020-08-04 07:50

ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext.java.lang.IllegalArgumentException: System memor

这是spark2.0之上的版本，也就是sparksql,创建配置的是时候使用SparkSession,。
码出一片蓝天白云·2020-08-04 06:49

Spark之StructuredStreaming

StructuredStreaming相关学习：简介StructuredStreaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架，是一种基于SparkSQL引擎的可扩展且容错的流处理引擎。
清风笑丶·2020-08-04 06:55

Spark-SQL官网翻译--Getting Started

SparkSQL,DataFramesandDatasetsGuideSparkSQLisaSparkmoduleforstructureddataprocessing.UnlikethebasicSparkRDDAPI
s127838498·2020-08-04 00:22

SparkSQL编程之RDD、DataFrame、DataSet区别与共性

在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？
ITBOY_ITBOX·2020-08-03 19:02

spark shell 启动出错问题

恩，还是静心看了看错误，忽然想起前段时间使用sparksql从hive里面取数据来着，但是我的hive-site.xml和驱动包已经考到了对应的
fjr_huoniao·2020-08-03 16:55

五分钟精通sparksql源码-加简历

#序言-spark1.6之后引入DataSet，一种基于RDD的高级抽象，在RDD之上加入了scheme信息，给RDD的元素的每一列提供了名称和数据类型的标志。-同时DataSet还提供了更多的api，可以实现类似于sql的操作，而且在catalyst优化器的优化下我们的代码将更加高效。-其实sql最最厉害的就是将逻辑和物理执行分开，上层专注于让程序员更好的表达数据的处理逻辑，下层专注于把逻辑执行
曾二爷·2020-08-03 10:56

SparkSQL SQL语句解析过程源代码浅析

前两天一直在忙本职工作，最近才有时间闲下来看了一下SparkSql的执行过程，记录一下。主要是通过sqlContext.sql()这个方法作为一个入口。
zhouxucando·2020-08-03 09:33

Spark2 Dataset实现原理分析-Dataset实现原理概要

概述本文讲述sparksql中的dataset的组成部分，并对其创建过程进行分析。Dataset要点我们可以总结出dataset的一些要点，如下：和关系型数据表一样，Dataset是强类型的。
一 铭·2020-08-03 09:09

SparkSQL源码解读1.6

总的流程入下：1.通过Sqlparse转成unresolvedLogicplan2.通过Analyzer转成resolvedLogicplan3.通过optimizer转成optimzedLogicplan4.通过sparkplanner转成physicalLogicplan5.通过prepareForExecution转成executablelogicplan6.通过toRDD等方法执行exec
夜深静处·2020-08-03 09:03

Spark SQL｜Spark，从入门到精通

SparkSQL在Hive兼容层面仅依赖HQLparser、HiveMetastore和HiveSerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树(AST)起，就全部由SparkSQL接管了。
yiyidsj·2020-08-03 09:48

大数据组件-SparkSQL:Column对象,如何创建,别名和转换,添加列,操作

1.什么是Column对象Column表示了Dataset中的一个列,并且可以持有一个表达式,这个表达式作用于每一条数据,对每条数据都生成一个值2.Column对象如何创建(1)’单引号’在Scala中是一个特殊的符号,通过’会生成一个Symbol对象,Symbol对象可以理解为是一个字符串的变种,但是比字符串的效率高很多,在Spark中,对Scala中的Symbol对象做了隐式转换,转换为一个C
程序猿与汪·2020-08-03 08:57

RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别

RDDvsDataFramesvsDataSet在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？
乌镇风云·2020-08-03 07:32

Spark中DataSet的基本使用

它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及使用了SparkSQL优化的执行引擎。DataSet可以通过JVM的对象进行构建，可以用函数式的转换（map/f
MC_Linlin·2020-08-03 07:45

Spark生态相关组件介绍

Spark大厦的地基(RDD)SparkSQLSparkStreamingStructuredStreaming为什么需要Spark？
苝花向暖丨楠枝向寒·2020-08-03 07:03

RDD,Spark SQL,DF分组

distinct().collect()print(a)#年龄性别不同a=userrdd.map(lambdax:(x[1],x[2])).distinct().collect()print(a)2、SparkSQL
NoOne-csdn·2020-08-03 07:31

pyspark Window 窗口函数

参考：IntroducingWindowFunctionsinSparkSQL窗口函数Atitscore,awindowfunctioncalculatesareturnvalueforeveryinputrowofatablebasedonagroupofrows
NoOne-csdn·2020-08-03 07:30

spark-sql执行流程分析

spark-sql架构图1图1是sparksql的执行架构，主要包括逻辑计划和物理计划几个阶段，下面对流程详细分析。
weixin_34187822·2020-08-03 07:43

Spark SQL 源代码分析之Physical Plan 到 RDD的详细实现

/**SparkSQL源代码分析系列文章*/接上一篇文章SparkSQLCatalyst源代码分析之PhysicalPlan。
weixin_34159110·2020-08-03 07:37
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