-连接sparksql: cd /home/mr/spark/bin ./beeline !connect jdbc:hive2://hostname:port --切换数据库 use databaseName; --建表: create table tab_test( name string, age int, num1 double, num2 bigint, msg ) --最后一个字段后面不能有 ',' 号 ) partitioned by (p_age int,p_name strin

1.in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test); 支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5); in 40000个 耗时25.766秒 in 80000个 耗时78.827秒 2.union all/union 不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from te

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

1 数据库系统实现 实 验 指 导 书 齐心 彭彬 计算机工程与软件实验中心 2016 年 3 月2目 录实验一.JDBC 应用程序设计(2 学时) ........................................................ 71.实验目的 ............................................................................. 72.实验性质 ........................

之前的运行数据被清除了,只能再运行一次,对比一下sparkSQL语句的影响 纯SQL的时间 对应时间表 th:first-child,.table-bordered tbody:first-child tr:first-child>td:first-child,.table-bordered tbody:first-child tr:first-child>th:first-child{-webkit-border-top-left-radius:4px;-moz-border-radius-

(1)in 不支持子查询 eg. select * from src where key in(select key from test);支持查询个数 eg. select * from src where key in(1,2,3,4,5);in 40000个 耗时25.766秒in 80000个 耗时78.827(2).union all/union不支持顶层的union all eg. select key from src UNION ALL select key from test;

1.命令方式执行sparksql查询 SQL="use mydatatable;;select count(1) from tab_videousr_onlne where p_regiion=101 and p_date='2017-04-05' and p_hour=21;" /home/mr/spark/bin/beeline -u jdbc:hive2://localhost:18000 -n mr -p mr --maxwidth=3000 -e "$SQL&quo

额,没忍住,想完全了解sparksql,毕竟一直在用嘛,想一次性搞清楚它,所以今天再多看点好了~ 曾几何时,有一个叫做shark的东西,它改了hive的源码...突然有一天,spark Sql突然出现,如下图: = =好了,不逗了,言归正传...那么一条sql传统数据库会是怎么解析的呢? 传统数据库的解析过程是按Rusult.Data Source.Operation的次序来解析的.传统数据库先将读入的SQL语句进行解析,分辨出SQL语句中哪些词是关键字(如select,from,where),

[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 .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 1.1  运行环境说明 1.1.1 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:CentOS6.5 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

[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

1:首先配置hive-site.xml <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:postgresql://192.168.56.103:5432/sparksql</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.Co

一.概述 从1.3版本开始Spark SQL不再是测试版本,之前使用的SchemaRDD重命名为DataFrame,统一了Java和ScalaAPI. SparkSQL是Spark框架中处理结构化数据的部分,提供了一种DataFrames的概念,同时允许在Spark中执行以SQL,HiveQL或Scala表示的关系型查询语句. 就易用性而言,对比传统的MapReduceAPI,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD

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 SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD

SparkSQL继承自Hive的接口,由于hive是基于MapReduce进行计算的,在计算过程中大量的中间数据要落地于磁盘,从而消耗了大量的I/O,降低了运行的效率,从而基于内存运算的SparkSQL应运而生. 首先说下传统数据库的解析,传统数据库的解析过程是按Rusult.Data Source.Operation的次序来解析的.传统数据库先将读入的SQL语句进行解析,分辨出SQL语句中哪些词是关键字(如select,from,where),哪些是表达式,哪些是Projection,哪些是D

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

在Spark1.2.0版本中是用parquet存储类型时注意事项: sql语句: select * from order_created_dynamic_partition_parquet; 在spark-sql中执行结果: [B@4621484a [B@3311163e 2014-05 [B@70ab973a [B@11559aa0 2014-05 [B@b1a8744 [B@7aa6870d 2014-05 [B@765e2d02 [B@20dd1b04 2014-05 [B@1418b47

Spark SQL CLI描述 Spark SQL CLI的引入使得在SparkSQL中通过hive metastore就可以直接对hive进行查询更加方便:当前版本中还不能使用Spark SQL CLI与ThriftServer进行交互. 使用Spark SQL CLI前需要注意: 1.将hive-site.xml配置文件拷贝到$SPARK_HOME/conf目录下: 2.需要在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中的SPARK_CLASSPATH添加jdbc驱动的jar

1.环境 OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) Hadoop:Hadoop 2.4.1 Hive:0.11.0 JDK:1.7.0_60 Spark:1.1.0(内置SparkSQL) Scala:2.11.2 2.Spark集群规划 账户:ebupt master:eb174 slaves:eb174.eb175.eb176 3.SparkSQL发展历史 2014年9月11日,发布Spark1.1.0.Spark从1

      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