spark 2.4.3 spark读取hive表,步骤: 1)hive-site.xml hive-site.xml放到$SPARK_HOME/conf下 2)enableHiveSupport SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate() 3) 测试代码 val sparkConf = new SparkConf().setAppName(getName) val sc = new SparkContext(sparkConf)

前言 Spark SQL 在删除外部表时,本不能删除外部表的数据的.本篇文章主要介绍如何修改Spark SQL 源码实现在删除外部表的时候,可以带额外选项来删除外部表的数据. 本文的环境是我一直使用的 spark 2.4.3 版本. 1. 修改ANTLR4 语法文件 修改 SqlBase.g4文件中drop Table 相关语句,添加(WITH DATA)?, 修改完之后如下: DROP TABLE (IF EXISTS)? tableIdentifier (WITH DATA)? PURGE?

一 环境: spark-: hive-; scala-; hadoop--cdh-; jdk-1.8; mongodb-2.4.10; 二.数据情况: MongoDB数据格式{    "_id" : ObjectId("5ba0569cafc9ec432bd310a3"),    "id" : 7,    "name" : "7mongoDBi am using mongodb now",    "

1.安装hadoop集群 参考:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/6739151.html 2.安装hive 参考:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/6757240.html 3.安装配置spark 编译spark:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7688027.html 部署参考:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/6889521.html 4.spa

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

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

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

目录 概述 原理 组成 执行流程 性能 API 应用程序模板 通用读写方法 RDD转为DataFrame Parquet文件数据源 JSON文件数据源 Hive数据源 数据库JDBC数据源 DataFrame Operation 性能调优 缓存数据 参数调优 案例 数据准备 查询部门职工数 查询各部门职工工资总数,并排序 查询各部门职工考勤信息 概述 Spark SQL是Spark的结构化数据处理模块. Spark SQL特点 数据兼容:可从Hive表.外部数据库(JDBC).RDD.Parqu

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可

前言 众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能. Catalyst在由Optimized Logical Plan生成Physical Plan的过程中,会根据: abstract class SparkStrategies extends QueryPlanner[SparkPlan] 中的JoinSelection通过一些规则按照顺序进行模式匹配,从而确定join的最终执行策略

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

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 SQL是Spark中用于结构化数据处理的组件. Spark SQL可以从Hive中读取数据. 执行结果是Dataset/DataFrame. DataFrame是一个分布式数据容器.然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还掌握数据的结构信息,即schema.同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct.array和map).从API易用性的角度上 看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更

Spark sql 对SQL语句的处理,先将SQL语句进行解析(parse)形成一个tree,然后使用Rule对Tree进行绑定,优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作.查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析,绑定,优化和生成物理计划等过程,Catalyst是Spark SQL最核心的部分,其性能优劣将决定整体的性能. spark SQL由Core,Catalyst,hive和hive-thriftserver 4个部分组成: core 负责数据的输入输出,从不

一:进程介绍 1.use sql 2.shark 3.spark sql 4.终止shark 5.进程线 二:spark sql细节介绍 1.hive 与sparkSql比较(以后具体学习) 2.使用的语言 3.使用的框架 4.描述

Spark SQL讲解 Spark SQL是支持在Spark中使用Sql.HiveSql.Scala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据类型,它就像是关系型数据库里面的一张表.它可以从原有的RDD创建,也可以是Parquet文件,最重要的是它可以支持用HiveQL从hive里面读取数据. 下面是一些案例,可以在Spark shell当中运行. 首先我们要创建一个熟悉的Context,熟悉spark的人都

Spark SQL是什么? 何为结构化数据 sparkSQL与spark Core的关系 Spark SQL的前世今生:由Shark发展而来 Spark SQL的前世今生:可以追溯到Hive Spark SQL的前世今生:Hive 到Shark(在Hive上做改进) Spark SQL的前世今生:Shark 到Spark SQL(彻底摆脱但是兼容Hive) Spark SQL的前世今生:Hive 到Hive on Spark

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

Catalyst Catalyst是与Spark解耦的一个独立库,是一个impl-free的运行计划的生成和优化框架. 眼下与Spark Core还是耦合的.对此user邮件组里有人对此提出疑问,见mail. 以下是Catalyst较早时候的架构图,展示的是代码结构和处理流程. Catalyst定位 其它系统假设想基于Spark做一些类sql.标准sql甚至其它查询语言的查询,须要基于Catalyst提供的解析器.运行计划树结构.逻辑运行计划的处理规则体系等类体系来实现运行计划的解析.生成.优化

背景 本文主要介绍了Spark SQL里眼下的CLI实现,代码之后肯定会有不少变动,所以我关注的是比較核心的逻辑.主要是对照了Hive CLI的实现方式,比較Spark SQL在哪块地方做了改动,哪些地方与Hive CLI是保持一致的.可以先看下总结一节里的内容. Spark SQL的hive-thriftserver项目里是其CLI实现代码.以下先说明Hive CLI的主要实现类和关系,再说明Spark SQL CLI的做法. Hive CLI 核心启动类是org.apache.hive.se