SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执

今天在部署公司开发框架的时候 ,登录系统之后调用代办列表的时候就报错了 总线调用契约XX.Service.Contracts.IXXService上的GetXXCount方法时出错. Resolution of the dependency failed, type = "XX.Business.Definition.IXXLogic", name = "(none)".  Exception occurred while: Calling constructor 

最近项目中需要用到sparksql ,需要查询sql Date类型, 无奈,官方现阶段 1.6.0 还不支持Date类型,不过支持Timestamp类型,所以问题可以解决了. 1.解析 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date beginDate = null; Date endDate = null; try { beginDate = (Date) dateForm

Table 2.3. Supported keywords inside method names Keyword Sample JPQL snippet And findByLastnameAndFirstname … where x.lastname = ?1 and x.firstname = ?2 Or findByLastnameOrFirstname … where x.lastname = ?1 or x.firstname = ?2 Is,Equals findByFirstna

但是在hive中查询是可以的. 后来经过一点一点测试发现,原来分区名称不能是大写,必须小写才行.

SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法).如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题. 为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择: 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执

      在介绍sparkSQL之前.我们首先来看看,传统的关系型数据库是怎么执行的.当我们提交了一个非常easy的查询: SELECT a1,a2,a3 FROM tableA Where condition 能够看得出来,该语句是由Projection(a1,a2,a3).Data Source(tableA).Filter(condition)组成.分别相应sql查询过程中的Result.Data Source.Operation,也就是说SQL语句按Result-->Data Sour

原文地址:https://www.cnblogs.com/Z-Fanghan/p/6892944.html 现在使用navicat图形界面或者Hibernate做映射生成表的时候,渐渐的会忽视掉关键字这个问题,而后续也会不断的产生错误提示,一遍遍的查询代码无果,甚至开始怀疑人生,但是其实很多情况下只是使用了保留字而已,因此在设计数据库之初便要尽量的规避关键字和保留字. 但是这里要提一下的是mysql是支持使用关键字做字段名的,但是针对保留关键字是必须要加引用.mysql官网提供了三个例子是可以很

UDF是SQL中很常见的功能,但在Spark-1.6及之前的版本,只能创建临时UDF,不支持创建持久化的UDF,除非修改Spark源码.从Spark-2.0开始,SparkSQL终于支持持久化的UDF.讲解SparkSQL中使用UDF和底层实现的原理. 1. 临时UDF 创建和使用方法: create temporary function tmp_trans_array .jar'; , ; 实现原理,在org.apache.spark.sql.execution.command.CreateF

由于SparkSQL不支持HBase的数据源(HBase-1.1.2),网上有很多是采用Hortonworks的SHC,而SparkSQL操作HBase自定义数据源大多数都是基于Scala实现,我就自己写了一个Java版的SparkSQL操作HBase的小案例. 1.SparkOnHBase package com.mengyao.tag.utils.external.hbase; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spar

现在使用navicat图形界面或者Hibernate做映射生成表的时候,渐渐的会忽视掉关键字这个问题,而后续也会不断的产生错误提示,一遍遍的查询代码无果,甚至开始怀疑人生,但是其实很多情况下只是使用了保留字而已,因此在设计数据库之初便要尽量的规避关键字和保留字. 但是这里要提一下的是mysql是支持使用关键字做字段名的,但是针对保留关键字是必须要加引用.mysql官网提供了三个例子是可以很好的说明这些的. interval begin.end都是关键字,interval是保留关键字,因此会报错

1. 通常利用SparkSQL将离线或实时流数据的SparkRDD数据写入Hive,一般有两种方法.第一种是利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.types.DataTypes来映射拆分RDD的值:第二种方法是利用rdd和Java bean来反射的机制.下面对两种方法做代码举例 2. 利用org.apache.spark.sql.types.StructType和org.apache.spark.sql.type

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01  SequoiaDB 与 S

[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 .运行环境说明 1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1 1.2 机器网络

Add和AddRange区别 Add和AddRange Add:将指定的对象添加到……中 AddRange:向……末尾,添加数组 - 在群体操作时,使用AddRange取代Add 用AddRange可以让我们要加入的东西一次性加入,而不要每次都加一次,这样显然可以加快速度.几乎所有的windows control都支持Add和AddRange两种方法. Add: For i = To param.Length - comm.Parameters.Add(param(i)) Next i AddR

文章转自  http://www.cnblogs.com/yc_sunniwell/archive/2010/07/14/1777416.html 为什么使用const?采用符号常量写出的代码更容易维护:指针常常是边读边移动,而不是边写边移动:许多函数参数是只读不写的.const最常见用途是作为数组的界和switch分情况标号(也可以用枚举符代替),分类如下: 常变量:  const 类型说明符 变量名 常引用:  const 类型说明符 &引用名 常对象:  类名 const 对象名 常成员函

//区别①:实用性增强 #include<iostream> using namespace std; //C语言中的变量都必须在作用域开始的位置定义!! //C++中更强调语言的“实用性”,所有的变量都可以在需要使用时再定义. void main(){ ; printf("ddddd"); int kk;//这样定义KK,C语言会在在VC6.0中会报错,在vs2013不会:但是c++却支持这种定义 system("pause"); } //区别②:re

转自 explicit 如果A类有某个构造函数的单个输入参数,是B类(包括基本数据类型)的对象或引用,则C++的编译器会在需要A类形参的函数调用中,自动调用该构造函数,将B类实参隐式地转换为A类实参. 这种自动类型转换的好处是,避免了定义函数的两个重载版本,代价是隐式调用构造函数会增加调用开销,并可能会带来其他问题. 在标准C++中,新增加了关键字explicit(显式/清楚/明确),(只能)用在带单个参数的构造函数前,告诉编译器,不能使用该构造函数进行隐式类型转换.如果确实想转换,则必须采用显

关键字 TC综合开发工具的语法里包含了大量的关键字,而且对TC综合开发工具支持的关键字都做了亮色处理,以便大家在写脚本的时候容易区分. 关键字在使用的时候,都有特定的作用,不能作为变量名.函数名等等使用,如果使用了,编译的时候会出现错误提示,请大家记住这点. 关键字解释 关键字 描述 英文 中文 var 变量 用来定义变量的关键字 function end 功能 结束 用来自定义功能的关键字 if elseif else end 如果 否则如果 否则 结束 流程语句 if:主要是用来判断某个条件

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并